Produtividade científica brasileira sob a perspectiva de gênero durante a pandemia de Covid-19: classificação e análise via aprendizado de máquina - Rodrigues, Davi Emmanuel de Lima (Departamento de Enganherias e Tecnologia, 2023)
A pesquisa científica em todo o mundo enfrentou desafios significativos em decorrência da pandemia de COVID-19 e das medidas de distanciamento social necessárias. Esses desafios abrangem desde a acessibilidade a equipamentos até questões socioculturais e econômicas que podem ter impactado a pesquisa. Este estudo se concentra em analisar o impacto da pandemia de COVID-19 na pesquisa científica realizada no Brasil, com ênfase na produção de artigos científicos completos publicados em periõdicos no período de 2018 a 2021, considerando o gênero dos pesquisadores. Para coletar os dados necessários, foi desenvolvido um programa e extração de informações que coletou os nomes de pesquisadores brasileiros vinculados aos artigos. Além isso, foram aplicados diversos modelos de aprendizado de máquina, incluindo SVM, BiLSTM e CNN, para classificar o gênero dos autores. Os resultados obtidos revelaram que alguns desses modelos alcançaram uma impressionante taxa de precisão superior a 95% na identificação do gênero dos pesquisadores. Uma descoberta relevante foi a queda acentuada de 37,47% nas publicações de artigos científicos por pesquisadores brasileiros em 2021. Essa queda foi observada tanto em pesquisadores do gênero masculino quanto do feminino, mas os modelos de aprendizado de máquina aplicados mostraram que a redução foi mais acentuada para o gênero feminino na maioria dos casos. Essa tendência reflete desafios adicionais enfrentados pelas pesquisadoras devido à distribuição desigual de responsabilidades domésticas e de cuidados familiares. Esses resultados destacam a importância de compreender o impacto das crises, como a pandemia, na pesquisa científica e ressaltam a necessidade de medidas que promovam a equidade de gênero na academia.
Keywords: CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA E TECNOLOGIA; COVID-19; Produção acadêmica; Classificação de gênero; Aprendizado de máquina; Academic production; Gender classification; Machine learning