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A elaboração de uma política de desenvolvimento de coleções é um processo estratégico fundamental para qualquer biblioteca, garantindo que o acervo atenda, de forma eficaz, às necessidades de sua comunidade. Esse processo é estruturado em três fases essenciais: a preparação, o desenvolvimento e a avaliação. A fase de preparação, em particular, lança as bases para todo o planejamento, envolvendo uma análise cuidadosa do ambiente em que a biblioteca opera. Nessa etapa inicial, é crucial investigar a fundo a organização mantenedora, o perfil detalhado dos usuários e os recursos disponíveis.
De acordo com as fases de elaboração de uma política para bibliotecas, a etapa de preparação se concentra em:
Alternativa 1: Descartar materiais obsoletos e realizar o inventário do acervo existente.
Alternativa 2: Analisar o ambiente, os usuários e os recursos disponíveis na instituição.
Alternativa 3: Redigir o documento final da política e submetê-lo à aprovação da diretoria.
Alternativa 4: Treinar a equipe da biblioteca para implementar as novas diretrizes estabelecidas.
Alternativa 5: Avaliar o impacto da política no número de empréstimos e na satisfação do usuário.
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A etapa de preparação na elaboração de uma política de desenvolvimento de coleções se concentra em: Alternativa 2: Analisar o ambiente, os usuários e os recursos disponíveis na instituição. Essa fase é fundamental para entender as necessidades da comunidade e garantir que o acervo atenda a essas demandas.

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A organização e a recuperação da informação em grandes volumes de dados digitais dependem de processos eficientes de indexação. A indexação automática surge como uma solução para lidar com essa demanda, utilizando algoritmos para analisar o conteúdo dos documentos e atribuir termos que o representem. Existem diferentes abordagens para essa automação, que se distinguem fundamentalmente pela origem dos termos utilizados para descrever o documento. Uma dessas abordagens seleciona palavras-chave diretamente do texto, baseando-se em critérios, como a frequência de sua aparição.
Com base nos princípios da indexação automática, analise as afirmativas a seguir:
I. A indexação automática por extração se caracteriza por selecionar os próprios termos do documento como descritores, utilizando principalmente critérios estatísticos, como a frequência das palavras.
II. A indexação automática por atribuição depende de um vocabulário controlado, como um tesauro, para designar os termos que representarão o conteúdo temático de um documento, independentemente de esses termos estarem ou não no texto original.
III. A principal vantagem da indexação por extração é sua capacidade de representar o conteúdo de forma conceitual e normalizada, garantindo a consistência terminológica entre diferentes documentos.
IV. A indexação por atribuição funciona de maneira similar a uma contagem de palavras, ordenando os termos mais repetidos no texto para criar um perfil temático do documento.
Alternativa 1: I, apenas.
Alternativa 2: I e II, apenas.
Alternativa 3: I e IV, apenas.
Alternativa 4: II e III, apenas.
Alternativa 5: III e IV, apenas.

A aplicação da Inteligência Artificial (IA) na indexação por atribuição tem revolucionado a forma como a informação é organizada e recuperada. Sistemas baseados em aprendizado de máquina são capazes de analisar grandes volumes de documentos e atribuir termos de indexação de forma automatizada, agilizando o processo e aumentando a consistência. Essa capacidade de aprendizado contínuo permite que os algoritmos se adaptem às novas tendências de linguagem e às necessidades dos usuários, refinando constantemente a relevância dos resultados. Contudo a tecnologia não é isenta de desafios, especialmente no que diz respeito à interpretação de ambiguidades e contextos complexos, o que torna a intervenção humana um elemento indispensável para garantir a precisão e a qualidade final da indexação.
Com base no texto e em seus conhecimentos sobre o uso de Inteligência Artificial na indexação, analise as afirmativas a seguir:
I. A capacidade de aprendizado contínuo da IA permite que os sistemas de indexação se tornem mais precisos com o tempo, ajustando-se com base no comportamento dos usuários e na evolução da linguagem.
II. A supervisão humana no processo de indexação tornou-se obsoleta com os avanços da IA, uma vez que os algoritmos são capazes de compreender plenamente o contexto e a nuance dos textos.
III. A ambiguidade de termos, como a palavra 'bateria', representa um desafio significativo para os sistemas de IA, que podem ter dificuldade em discernir o significado correto sem um contexto claro.
IV. A IA melhora a relevância dos resultados de pesquisa ao criar associações entre conceitos relacionados, como 'energia solar' e 'energias renováveis', a partir da análise dos padrões de busca dos usuários.
Alternativa 1: I, apenas.
Alternativa 2: I e II, apenas.
Alternativa 3: III e IV, apenas.
Alternativa 4: I, III e IV, apenas.
Alternativa 5: II, III e IV, apenas.

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