Pular para o conteúdo principal

Systematic Literature Review

SLR

Q: To plan the SLR, which paper you advise us to read first?
Kitchenham, B. (2007). Guidelines for performing Systematic Literature Reviews in Software Engineering, version 2.3 (EBSE-2007-01). Keele University and University of Durham. 65 pages.

Systematic literature review (also referred to as a systematic review). A form of secondary study that uses a well-defined methodology to identify, analyse and interpret all available evidence related to a specific research question in a way that is unbiased and (to a degree) repeatable.

Primary study. (In the context of evidence) An empirical study investigating a specific research question. 

Secondary study. A study that reviews all the primary studies relating to a specific research question with the aim of integrating/synthesising evidence related to a specific research question.

Systematic review protocol. A plan that describes the conduct of a proposed systematic literature review.

Why SLR?
To identify any gaps in current research in order to suggest areas for further investigation.
To provide a framework/background in order to appropriately position new research activities.

Na disciplina INF2710 de 2020.2 eu realizei uma revisão sistemática sobre "Graph Modeling for Connected Data". As principais entregas para essa disciplina foram:

A02. preliminary research question(s)
A03. preliminary systematic literature review plan
A04. research proposal (with refined review plan)
A05. proposal presentation

A ideia original era responder a seguinte pergunta de pesquisa: 

How to execute data model reverse engineering (schema extraction) from graph databases to enable data analytics of connected data.

Porém antes de desenvolver um novo método / metodologia é essencial verificar se esse problema já foi tratado anteriormente, se sim, quais as limitações dessas abordagens. Então a pergunta preliminar para direcionar o desenvolvimento da revisão sistemática era: 

What are the known approaches from the literature for data modeling in Big Data Analytics?

A primeira versão do plano de SLR foi desenvolvida com a indicação das DLs escolhidas, das palavras de busca, dos critérios de inclusão e exclusão e também a definição dos dados a serem coletados. Seis artigos sobre a temática foram pré selecionados e um piloto da busca foi realizado para avaliar a qualidade dos critérios de busca. 

A pergunta de pesquisa foi refinada para ser específica em relação ao meu tema de pesquisa (Graph Databases):

What are the known approaches for data modeling of Connected Data?

A partir da pergunta de pesquisa final e o plano de SLR, foi desenvolvida a proposta de pesquisa para o semestre em forma de relatório e apresentação em vídeo. Recebi o feedback da professora e de dois colegas com sugestões de ajuste na proposta.

Houveram duas entregas parciais de relatório de andamento do SLR e as entregas finais foram:

A13. final presentation
A14. final paper

O projeto está no overleaf.

Depois recebi a revisão da professora e de dois alunos da disciplina para elaborar a versão final. 

Essa versão enviei para o meu orientador em 28/01/2021 avaliar se existe chance de publicação em algum periódico ou conferência. 

=====================================================================

Cores convida - Uma Introdução à Produção de Revisão Sistemática da Literatura em E.S.

Vídeo-> https://youtu.be/GS_-D6rQcTc

PICOC

Snowballing pode complementar o resultado de uma SLR mas todos os artigos citados ou "citadores" dos artigos selecionados devem ser analisados e incluídos ou excluídos segundo os mesmos critérios.

Revisão sistemática (SLR): o objetivo é obter uma conclusão a partir da análise e comparação de um conjunto de estudos selecionados de acordo com um critério definido e pode ter como resultado a identificação de problemas de pesquisa em aberto ou gerar meta-análises.

Mapeamento sistemático: o objetivo é ter uma visão geral de uma tema de pesquisa a partir de um conjunto de estudos selecionados de acordo com um critério definido e pode ter como resultado um survey e uma taxonomia de classificação.

 



Comentários

  1. Fiz uma apresentação ao grupo de pesquisa sobre essa revisão sistemática e o Sérgio considerou a publicação no SBBD. Preciso verificar as datas e também o layout do artigo para ajustar.

    ResponderExcluir
  2. SBBD 2021 Full Paper

    FULL PAPER

    Abstracts due: May 10th, 2021
    Submissions due: May 17th, 2021
    Notification due: June 27th, 2021
    Rebuttal due: July 11th, 2021
    Final notification due: July 25th, 2021
    Camera-ready due: August 1st, 2021

    ResponderExcluir
  3. Será necessário ajustar o conteúdo para caber em 12 páginas ....

    Submissions in this category should present research results and discussion in any of the SBBD topics of interest. Full papers submitted to SBBD must not have been simultaneously submitted to any other forum (conference or journal), nor have already been published elsewhere.

    The acceptance of a paper implies that at least one of its authors will register for the symposium to present it. Submitted papers will be reviewed based on originality, relevance, technical soundness, and clarity of presentation.

    SBBD will have a two-round review process where the authors get to see a first version of the reviews and are allowed to write a rebuttal to defend their paper against the comments of the reviewers. In the rebuttal, the authors may propose to do a few things to fix small problems in the paper for the final camera-ready version of the paper. Full papers must be written in Portuguese or English and not exceed 12 pages, according to the SBC template.

    ResponderExcluir
    Respostas
    1. Consegui ajustar para 14/15 páginas hoje mas ainda tem outros acertos a serem feitos.

      Excluir
    2. Cheguei a 12 páginas e enviei ao Sérgio. Falta ajustar a figura ao novo padrão de referencia

      Excluir
  4. Ao invés de SBBD2021 vamos focar no JIDM
    o JIDM explícitamente aceita "surveys", o tamanho pode ser maior (até 20 páginas) e é apresentado no SBBD.
    Eu tenho uma seção onde descrevo cada trabalho selecionado na revisão em um ou dois parágrafos e eu removi completamente essa seção para ajustar as 12 páginas, logo, tenho material para recompor.
    Pelo tempo médio de revisão para o JIDM poderia ter a conclusão até Agosto / 2021

    ResponderExcluir
    Respostas
    1. Ainda não houve oportunidade de revisão e submissão.
      Para o SBBD estou trabalhando no Full Paper da pesquisa da Luciana com deadline em 05 de julho (foi adiado)

      Excluir

Postar um comentário

Sinta-se a vontade para comentar. Críticas construtivas são sempre bem vindas.

Postagens mais visitadas deste blog

Connected Papers: Uma abordagem alternativa para revisão da literatura

Durante um projeto de pesquisa podemos encontrar um artigo que nos identificamos em termos de problema de pesquisa e também de solução. Então surge a vontade de saber como essa área de pesquisa se desenvolveu até chegar a esse ponto ou quais desdobramentos ocorreram a partir dessa solução proposta para identificar o estado da arte nesse tema. Podemos seguir duas abordagens:  realizar uma revisão sistemática usando palavras chaves que melhor caracterizam o tema em bibliotecas digitais de referência para encontrar artigos relacionados ou realizar snowballing ancorado nesse artigo que identificamos previamente, explorando os artigos citados (backward) ou os artigos que o citam (forward)  Mas a ferramenta Connected Papers propõe uma abordagem alternativa para essa busca. O problema inicial é dado um artigo de interesse, precisamos encontrar outros artigos relacionados de "certa forma". Find different methods and approaches to the same subject Track down the state of the art rese...

Knowledge Graph Embedding with Triple Context - Leitura de Abstract

  Jun Shi, Huan Gao, Guilin Qi, and Zhangquan Zhou. 2017. Knowledge Graph Embedding with Triple Context. In Proceedings of the 2017 ACM on Conference on Information and Knowledge Management (CIKM '17). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 2299–2302. https://doi.org/10.1145/3132847.3133119 ABSTRACT Knowledge graph embedding, which aims to represent entities and relations in vector spaces, has shown outstanding performance on a few knowledge graph completion tasks. Most existing methods are based on the assumption that a knowledge graph is a set of separate triples, ignoring rich graph features, i.e., structural information in the graph. In this paper, we take advantages of structures in knowledge graphs, especially local structures around a triple, which we refer to as triple context. We then propose a Triple-Context-based knowledge Embedding model (TCE). For each triple, two kinds of structure information are considered as its context in the graph; one is the out...

KnOD 2021

Beyond Facts: Online Discourse and Knowledge Graphs A preface to the proceedings of the 1st International Workshop on Knowledge Graphs for Online Discourse Analysis (KnOD 2021, co-located with TheWebConf’21) https://ceur-ws.org/Vol-2877/preface.pdf https://knod2021.wordpress.com/   ABSTRACT Expressing opinions and interacting with others on the Web has led to the production of an abundance of online discourse data, such as claims and viewpoints on controversial topics, their sources and contexts . This data constitutes a valuable source of insights for studies into misinformation spread, bias reinforcement, echo chambers or political agenda setting. While knowledge graphs promise to provide the key to a Web of structured information, they are mainly focused on facts without keeping track of the diversity, connection or temporal evolution of online discourse data. As opposed to facts, claims are inherently more complex. Their interpretation strongly depends on the context and a vari...