Emili Everz Golombiéski

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Produções bibliográficas

• GOLOMBIÉSKI, E. E. ; VAZ, M. S. M. G. ; FONSECA, Z. P. ; RODRIGUES, R. . Gestão de Dados Climáticos para Plantio de Soja em Ambiente Confinado. DISCIPLINARUM SCIENTIA. SÉRIE CIÊNCIAS NATURAIS E TECNOLÓGICAS , v. 26, p. 97-109, 2025.

• GOLOMBIÉSKI, E. E. ; VAZ, M. S. M. G. . TECNOLOGIA E POLÍTICAS PÚBLICAS: AVANÇOS PARA AGRICULTURA FAMILIAR E JUSTIÇA SOCIAL. EMANCIPAÇÃO (ONLINE) (PONTA GROSSA) , v. 25, p. 1-18, 2025.

• EVERZ GOLOMBIESKI, EMILI ; MARCON GOMES VAZ, MARIA SALETE . SINERGIA INTERDISCIPLINAR NA INOVAÇÃO AGRÍCOLA. Revista Nova Paideia - Revista Interdisciplinar em Educação e Pesquisa , v. 7, p. 53-66, 2025.

• VAZ, M. S. M. G. ; GOLOMBIÉSKI, E. E. ; FOLADOR, O. L. D. M. . INTEGRAÇÃO DO ENSINO MÉDIO COM CONTEÚDOS TECNOLÓGICOS POR MEIO DA EXTENSÃO UNIVERSITÁRIA. NEXUS - REVISTA DE EXTENSÃO DO IFAM , v. 16, p. 67-79, 2025.

• MACHADO, B. N. ; KILLAR, M. H. ; Falate R. ; GOLOMBIÉSKI, E. E. ; VAZ, M. S. M. G. . AMBIENTE DE DATA MART PARA A TOMADA DE DECISÃO DE FINANCIAMENTOS DE PROJETOS DE PESQUISA. REVISTA DE ENGENHARIA E TECNOLOGIA , v. 16, p. 1-14, 2024.

• GOLOMBIÉSKI, E. E. ; VAZ, M. S. M. G. ; GUIMARÃES, A. M. . INTEGRATION OF RFID TECHNOLOGY IN AGRICULTURAL TRACEABILITY TO OPTIMIZE CONTROL AND QUALITY OF PRODUCTS. IBEROAMERICAN JOURNAL OF APPLIED COMPUTING , v. 12, p. 1-11, 2024.

• NEVES MACHADO, BRUNA ; DE MATOS, JONATHAN ; FALATE, ROSANE ; MATOS MARUYAMA, TERUO ; GOLOMBIÉSKI, EMILI EVERZ ; MARCON GOMES VAZ, MARIA SALETE . Avaliação da Precisão da Medida de Raízes de Plantas com Processamento Digital de Imagens. REVISTA CEREUS , v. 16, p. 426-436, 2024.

• ARRUDA, G. C. ; GOLOMBIÉSKI, E. E. ; VAZ, M. S. M. G. . USE OF COMPUTER VISION FOR INSECT RECOGNITION. IBEROAMERICAN JOURNAL OF APPLIED COMPUTING , v. 12, p. 1-14, 2024.

• ANTUNES, D. A. ; SOUZA, A. S. ; FRANÇA, L. R. G. ; GOLOMBIÉSKI, E. E. ; VAZ, M. S. M. G. . A DATA WAREHOUSE FOR UNCONTROLLED DECISION MAKING AND DECISION MAKING IN GREENHOUSES. IBEROAMERICAN JOURNAL OF APPLIED COMPUTING , v. 11, p. 1-8, 2023.

• GOLOMBIÉSKI, E. E. ; VAZ, M. S. M. G. ; Falate R. . GESTÃO DE DADOS PARA AMBIENTE CONFINADO DE CULTURAS AGRÍCOLAS. REVISTA DE ENGENHARIA E TECNOLOGIA , v. 14, p. 171-178, 2022.

• GOLOMBIÉSKI, E. E. ; VAZ, M. S. M. G. . TESTE DE FRAMEWORK PARA CLASSIFICAÇÃO DE GRÃOS UTILIZANDO MILHO, SOJA E TRIGO. REVISTA DE ENGENHARIA E TECNOLOGIA , v. 13, p. 223-229, 2021.

• GOLOMBIÉSKI, E. E. ; VAZ, M. S. M. G. . APPLICATION OF METADATA STANDARDS FOR GRAIN CLASSIFICATION. IBEROAMERICAN JOURNAL OF APPLIED COMPUTING , v. 10, p. 33-39, 2020.

• GOLOMBIÉSKI, E. E. ; VAZ, M. S. M. G. ; GUIMARÃES, A. M. . AVANÇOS NA UTILIZAÇÃO DE RFID NO CONTROLE DE QUALIDADE DE GRÃOS DE SOJA. ENGENHARIA: SOLUÇÕES E INOVAÇÕES PARA O DESENVOLVIMENTO ? VOLUME XI. 11ed.: Editora Conhecimento Livre, 2024, v. 11, p. 183-200.

• GOLOMBIÉSKI, E. E. ; VAZ, M. S. M. G. . REVOLUÇÃO DIGITAL NA AGRICULTURA: O IMPACTO DA ENGENHARIA DE COMPUTAÇÃO. Revista Técnica de Engenharia dos Campos Gerais, Ponta Grossa, p. 6 - 8, 27 out. 2023.

• GOLOMBIÉSKI, E. E. ; VAZ, M. S. M. G. . MODELO DE INTEGRAÇÃO DE DADOS CLIMÁTICOS E IMAGENS NO CONTEXTO AGRÍCOLA. In: 11ª Conferência Iberoamericana de Computação Aplicada, 2024, Remoto. ATAS DAS CONFERÊNCIAS IBERO-AMERICANAS COMPUTAÇÃO APLICADA 2024 e WWW/INTERNET 2024, 2024. p. 25-32.

• GOLOMBIÉSKI, E. E. ; VAZ, M. S. M. G. ; GUIMARÃES, A. M. . Avanços na Utilização de RFID no Controle da Qualidade de Grãos de Soja: Uma Revisão Sistemática. In: Congresso Brasileiro Interdisciplinar em Ciência e Tecnologia, 2023. Anais do IV CoBICET ? Resumo expandido, 2023.

• GOLOMBIÉSKI, E. E. ; MACHADO, B. N. ; VAZ, M. S. M. G. . Framework para Classificação de Grãos. In: 17ª Conferência Ibero-Americana WWW/Internet, 2020, Lisboa. Atas das Conferências Ibero-Americanas WWW/Internet e Computação Aplicada. Lisboa: IADIS, 2020. v. 17. p. 182-186.

• GOLOMBIÉSKI, E. E. ; SOUZA, G. L. T. ; MULLER, G. ; MACHADO, B. N. ; VAZ, M. S. M. G. . A classificação de Grãos utilizando de Metadados. In: CONAITEC - Congresso Agropecuário, Industrial e Tecnológico do Paraná, 2019, Ponta Grossa. A Classificação de Grãos Utilizando de Metadados, 2019.

• MULLER, G. ; GOLOMBIÉSKI, E. E. ; MACHADO, B. N. ; VAZ, M. S. M. G. . A utilização de Padrões de Metadados na Classificação de Grãos. In: CONAITEC - Congresso Agropecuário, Industrial e Tecnológico do Paraná, 2019, Ponta Grossa. A utilização de Padrões de Metadados na Classificação de Grãos, 2019.

• SOUZA, G. L. T. ; GOLOMBIÉSKI, E. E. ; VAZ, M. S. M. G. . Plataforma Mobile para Rastreabilidade de Produtos Agrícolas. In: CONAITEC - Congresso Agropecuário, Industrial e Tecnológico do Paraná, 2019, Ponta Grossa. Plataforma Mobile para Rastreabilidade de Produtos Agrícolas, 2019.

• GABRIEL, S. L. M. ; DANELIV, G. ; MURAKI, M. F. ; GOLOMBIÉSKI, E. E. ; VAZ, M. S. M. G. . FORMAÇÃO DE PRODUTORES RURAIS NO USO DE FERRAMENTAS DIGITAIS. In: 43º SEURS - Seminário de Extensão Universitaria da Região Sul, 2025, Lages. Anais do 43º SEURS, 2025.

• IENKE, I. K. ; GOLOMBIÉSKI, EMILI EVERZ . MAPEAMENTO DE RISCOS AMBIENTAIS COM DRONES E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL EM ÁREAS RURAIS. In: XIV Encontro Internacional de Produção Científica da Unicesumar, 2025, Ponta Grossa. Anais Eletrônico do XIV EPCC, 2025.

• SANTOS, A. M. ; GOLOMBIÉSKI, E. E. ; VAZ, M. S. M. G. . EVOLUÇÃO DOS MODELOS GPT IMPACTOS NO PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL E PERSPECTIVAS NA SAÚDE.. In: V Congresso Brasileiro Interdisciplinar em Ciência e Tecnologia, 2024. Anais do V COBICET, 2024.

• GOLOMBIÉSKI, E. E. ; VAZ, M. S. M. G. . Machine Learning na Gestão de Dados Agrícolas. In: V Congresso Brasileiro Interdisciplinar em Ciência e Tecnologia, 2024. Anais do V COBICET, 2024.

• SANTOS, J. P. ; GOLOMBIÉSKI, E. E. ; VAZ, M. S. M. G. . Big Data e Aprendizado de Máquina na Agricultura. In: V Congresso Brasileiro Interdisciplinar em Ciência e Tecnologia, 2024. Anais do V COBICET, 2024.

• MURAKI, M. F. ; GOLOMBIÉSKI, E. E. ; VAZ, M. S. M. G. . Aplicações de Inteligência Artificial no Agronegócio. In: I Workshop de Computação Aplicada no Agronegócio, 2024, Ponta Grossa. Anais do I WCAA, 2024.

• XAVIER, H. ; JESUS, G. P. ; GOLOMBIÉSKI, E. E. ; VAZ, M. S. M. G. . Utilização de Grid Computing no Contexto Agrícola Comparando os SGBDs Oracle e DB2. In: I Workshop de Computação Aplicada no Agronegócio, 2024, Ponta Grossa. Anais do I WCAA, 2024.

• VARDENSKI, J. V. ; GOLOMBIÉSKI, E. E. ; VAZ, M. S. M. G. . Aplicação de Inteligência Artificial e Dados Climáticos na Prevenção de Danos em Cultura Algodoeira. In: I Workshop de Computação Aplicada no Agronegócio, 2024, Ponta Grossa. Anais do I WCAA, 2024.

• RIBEIRO, M. F. ; ROSA, D. A. ; JESUS, G. P. ; XAVIER, H. ; GOLOMBIÉSKI, E. E. . Utilização de Algoritmos na Avaliação do Preço da Soja Brasileira (Fev - Jul/2024). In: CONAITEC 2024, 2024, Ponta Grossa. Anais do I WCAA, 2024.

• GOLOMBIÉSKI, E. E. ; VAZ, M. S. M. G. . Integração de Dados Agrícolas. In: I Workshop de Computação Aplicada no Agronegócio, 2024, Ponta Grossa. Anais do I WCAA, 2024.

• GOLOMBIÉSKI, E. E. ; VAZ, M. S. M. G. . ANÁLISE DE DADOS PARA A SUSTENTABILIDADE NO AGRONEGÓCIO. In: IV CONEAMB - Congresso Nacional de Conservação e Educação Ambiental, 2024, online. Revista Multidisciplinar de Educação e Meio Ambiente, 2024.

• VAZ, M. S. M. G. ; GOLOMBIÉSKI, E. E. ; FOLADOR, O. L. D. M. ; GALVAO, G. D. . PROENZEM na Inserção Curricular da Extensão dos Cursos de Engenharia de Computação e de Software. In: 22º CONEX, 2024, Ponta Grossa. Anais do 22º CONEX, 2024.

• GOLOMBIÉSKI, E. E. ; MULLER, G. ; MACHADO, B. N. ; VAZ, M. S. M. G. . VALIDAÇÃO DO PADRÃO DE METADADOS PARA CLASSIFICAÇÃO DE GRÃOS. In: XXVIII Encontro Anual de Iniciação Científica, 2019, Ponta Grossa. Anais do XXVIII EAIC, 2019. p. 1-4.

• MURAKI, M. F. ; GOLOMBIÉSKI, EMILI EVERZ ; VAZ, M. S. M. G. . IA na Gestão de Dados Agrícolas: Uma Análise Supervisionada. In: II Workshop de Computação Aplicada a Agricultura, 2025, Ponta Grossa. anais do II Workshop de Computação Aplicada a Agricultura, 2025.

• DANELIV, G. ; GOLOMBIÉSKI, EMILI EVERZ ; VAZ, M. S. M. G. . O Papel da Educação na Inclusão Tecnológica Rural. In: II Workshop de Computação Aplicada a Agricultura, 2025, Ponta Grossa. anais do II Workshop de Computação Aplicada a Agricultura, 2025.

• MURAKI, M. F. ; GOLOMBIÉSKI, EMILI EVERZ ; VAZ, M. S. M. G. . Tecnologias no Campo: Capacitação Integrada para Agricultores de Guamiranga-PR. In: II Workshop de Computação Aplicada a Agricultura, 2025, Ponta Grossa. anais do II Workshop de Computação Aplicada a Agricultura, 2025.

• IENKE, I. K. ; GOLOMBIÉSKI, EMILI EVERZ . Uso de Drones para Mapeamento de Riscos Ambientais em Áreas Rurais da Região do Terceiro Planalto Paranaense. In: II Workshop de Computação Aplicada a Agricultura, 2025, Ponta Grossa. anais do II Workshop de Computação Aplicada a Agricultura, 2025.

• FOGACA, A. ; GOLOMBIÉSKI, EMILI EVERZ . IA Inclusiva: Uma Ponte entre o Conhecimento Técnico e o Produtor Rural. In: II Workshop de Computação Aplicada a Agricultura, 2025, Ponta Grossa. anais do II Workshop de Computação Aplicada a Agricultura, 2025.

• MURAKI, M. F. ; GOLOMBIÉSKI, E. E. ; VAZ, M. S. M. G. . Análise de Dados Multidimensionais para Predição de Safras. In: CONAITEC 2024, 2024, Ponta Grossa. Anais do CONAITEC 2024, 2024.

• WISNIEWSKI, A. F. D. ; GOLOMBIÉSKI, E. E. ; VAZ, M. S. M. G. . Especificação de Simulador Interativo Para Gestão no Agronegócio. In: CONAITEC 2024, 2024, Ponta Grossa. Anais do CONAITEC 2024, 2024.

• VARDENSKI, J. V. ; GOLOMBIÉSKI, E. E. ; VAZ, M. S. M. G. . Integração de Dados Climáticos e Inteligência Artificial na Previsão de Riscos Agrícolas. In: CONAITEC 2024, 2024, Ponta Grossa. Anais do CONAITEC 2024, 2024.

• GOLOMBIÉSKI, E. E. ; VAZ, M. S. M. G. . Integração de Dados Climáticos e Aplicação Agrícola. In: CONAITEC 2024, 2024, Ponta Grossa. Anais do CONAITEC 2024, 2024.

• XAVIER, H. ; GOLOMBIÉSKI, E. E. . Sistema de Cálculo de Cubagem de Containeres Para Exportação de Grãos. In: CONAITEC 2024, 2024, Ponta Grossa. Anais do CONAITEC 2024, 2024.

• SANTOS, J. P. ; EVERZ, E. ; VAZ, M. S. M. G. . Análise Morfológica de Grãos em Banco de Dados de Imagens. In: 33º EAIC, 2024, Ponta Grossa. Anais do 33º EAIC, 2024.

• SANTOS, C. K. ; GOLOMBIÉSKI, E. E. ; VAZ, M. S. M. G. . PROCESSO DE INDEXAÇÃO DE IMAGENS DE DOENÇAS EM PLANTAS. In: XXXII Encontro Anual de Iniciação Científica, 2023, PONTA GROSSA. Anais do XXXII Encontro Anual de Iniciação Científica, 2023. p. 1-1.

• GOLOMBIÉSKI, E. E. ; VAZ, M. S. M. G. . Ambiente Computacional e Repositório de Imagens de Doenças da Cultura de Soja. In: Workshop de Pesquisa em Computação dos Campos Gerais, 2023, Ponta Grossa. Anais do VI Workshop de Pesquisa em Computação dos Campos Gerais, 2023.

• BORGES, E. E. S. ; GOLOMBIÉSKI, E. E. ; VAZ, M. S. M. G. . GERAÇÃO AUTOMÁTICA DE METADADOS A PARTIR DE IMAGENS DE CULTURAS AGRÍCOLAS. In: XXXII Encontro Anual de Iniciação Científica, 2023, PONTA GROSSA. Anais do XXXII Encontro Anual de Iniciação Científica, 2023. p. 1-1.

• GOLOMBIÉSKI, E. E. ; VAZ, M. S. M. G. . TECNOLOGIA PARA O PLANTIO DE SOJA CONFINADA EM AMBIENTE SUBTERRÂNEO. In: XXXI Encontro Anual de Iniciação Científica, 2022, Ponta Grossa. Anais do XXXI EAIC, 2022. p. 1-1.

• GOLOMBIÉSKI, E. E. ; MACHADO, B. N. ; VAZ, M. S. M. G. . DESENVOLVIMENTO DE UM SENSOR PARA CLASSIFICAÇÃO DE GRÃOS. In: XXX Encontro Anual de Iniciação Científica, 2021, Ponta Grossa. Anais do XXX EAIC, 2021. p. 1-1.

• GOLOMBIÉSKI, E. E. ; MACHADO, B. N. ; VAZ, M. S. M. G. . FRAMEWORK PARA PADRÃO DE METADADOS. In: XXIX Encontro Anual de Iniciação Científica, 2020, Ponta Grossa. Anais do XXIX EAIC, 2020. p. 1-1.

• GOLOMBIÉSKI, E. E. ; MULLER, G. ; SCHOVEIGERT, I. D. ; VAZ, M. S. M. G. . Validação do Padrão de Metadados para a Classificação de Grãos. In: Congresso Agropecuário, Industrial e Tecnológico do Paraná, 2018, Ponta Grossa. Anais do Congresso Agropecuário, Industrial e Tecnológico do Paraná - CONAITEC, 2018.

• MULLER, G. ; GOLOMBIÉSKI, E. E. ; SCHOVEIGERT, I. D. ; VAZ, M. S. M. G. . Implementação do Padrão de Metadados para a Classificação de Grãos. In: Congresso Agropecuário, Industrial e Tecnológico do Paraná, 2018, Ponta Grossa. Anais do Congresso Agropecuário, Industrial e Tecnológico do Paraná, 2018.

• GOLOMBIÉSKI, E. E. . Palestra - Carreira Profissional na Àrea de Engenharia de Computação. 2024. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

• GOLOMBIÉSKI, E. E. ; VAZ, M. S. M. G. . Palestra - Inovação na Agricultura: Computação Aplicada na Classificação de Grãos. 2024. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• VARDENSKI, J. V. ; GOLOMBIÉSKI, E. E. ; VAZ, M. S. M. G. . Integração de Dados Climáticos e Inteligência Artificial na Previsão de Riscos Agrícolas. 2024. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• GOLOMBIÉSKI, E. E. ; VAZ, M. S. M. G. . Integração de Dados Climáticos e Aplicação Agrícola. 2024. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• GOLOMBIÉSKI, E. E. ; VAZ, M. S. M. G. . Integração de Dados Agrícolas. 2024. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• GOLOMBIÉSKI, E. E. ; VAZ, M. S. M. G. . MODELO DE INTEGRAÇÃO DE DADOS CLIMÁTICOS E IMAGENS NO CONTEXTO AGRÍCOLA. 2024. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• VARDENSKI, J. V. ; GOLOMBIÉSKI, E. E. ; VAZ, M. S. M. G. . Aplicação de Inteligência Artificial e Dados Climáticos na Prevenção de Danos em Cultura Algodoeira. 2024. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• GOLOMBIÉSKI, E. E. ; VAZ, M. S. M. G. . TECNOLOGIA PARA O PLANTIO DE SOJA CONFINADA EM AMBIENTE SUBTERRÂNEO. 2022. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• GOLOMBIÉSKI, E. E. ; VAZ, M. S. M. G. ; MACHADO, B. N. . DESENVOLVIMENTO DE UM SENSOR PARA CLASSIFICAÇÃO DE GRÃOS. 2021. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• GOLOMBIÉSKI, E. E. ; MACHADO, B. N. ; VAZ, M. S. M. G. . Framework para Padrão de Metadados. 2020. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• GOLOMBIÉSKI, E. E. ; MULLER, G. ; MACHADO, B. N. ; VAZ, M. S. M. G. . Validação do Padrão de Metadados para Classificação de Grãos. 2019. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• GOLOMBIÉSKI, E. E. ; SOUZA, G. L. T. ; VAZ, M. S. M. G. . A classificação de Grãos Utilizando de Metadados. 2019. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• GOLOMBIÉSKI, E. E. ; MULLER, G. ; SCHOVEIGERT, I. D. ; VAZ, M. S. M. G. . Validação do Padrão de Metadados para Classificação de Grãos. 2018. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2021 - 2022

  Iniciação Científica - TECNOLOGIA PARA O PLANTIO DE SOJA CONFINADA EM AMBIENTE SUBTERRÂNEO, Descrição: O Brasil é o maior produtor de soja do mundo (O PRESENTE RURAL, 2021), utilizando cerca de 33 milhões de hectares para a plantação deste grão. A soja é considerada um alimento funcional e esta característica o torna um alimento com necessidade de ser inserido na alimentação humana, para tal é necessária uma maior produção, para isso o plantio confinado em ambiente subterrâneo possibilitaria a produção em larga escala do grão. Ao inserir plantio em ambiente confinado é liberado o espaço superficial anteriormente utilizado, para novas atividades que necessitem deste espaço. Para isso esse projeto visa definir um sistema de plantio confinado subterrâneo baseado em estudos com outros plantios para alavancar a produção e o consumo do grão, apoiando-se nas necessidades jurídicas necessárias para uso do subsolo e em tecnologias empregadas para modulação de luz artificial que imite a luz solar e sistemas que possam plantar, regar, adubar e colher os grãos.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Emili Everz Golombiéski - Integrante / Maria Salete Marcon Gomes Vaz - Coordenador., Financiador(es): Fundação Araucária de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2020 - 2021

  Iniciação Científica - Desenvolvimento de um Sensor para Classificação de Grãos, Descrição: O Brasil possui uma grande produção agrícola devido a sua potencial expansão, seja em área produzida ou com o aumento de produtividade. A grande produção nacional de grãos faz com o número de comercializações envolvendo seja elevado, para cada comercialização de grãos realizada em território nacional os governos federais, estaduais e municipais, juntamente com o MAPA, Ministério de Agricultura, Pecuária e Abastecimento, determinam regras a serem seguidas. Uma delas é que determina a classificação dos grãos destinados ao consumo humano, seja in natura ou processados. Cada grão deve seguir uma norma de classificação diferente, segundo normas e portarias. O processo de classificação é extremamente lento, dado que este é feito manualmente grão a grão pelos classificadores. Com o estudo sobre a classificação, poderá ser criado um sensor para classificação de grãos.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Emili Everz Golombiéski - Integrante / Maria Salete Marcon Gomes Vaz - Coordenador / Bruna Neves Machado - Integrante., Financiador(es): Fundação Araucária de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2019 - 2020

  Iniciação Científica - FRAMEWORK PARA PADRÃO DE METADADOS, Descrição: O Brasil possui uma grande produção agrícola devido a sua potencial expansão, seja em área produzida ou com o aumento de produtividade. A grande produção nacional de grãos faz com o número de comercializações envolvendo seja elevado, para cada comercialização de grãos realizada em território nacional os governos federais, estaduais e municipais, juntamente com o MAPA, Ministério de Agricultura, Pecuária e Abastecimento, determinam regras a serem seguidas. Uma delas é que determina a classificação dos grãos destinados ao consumo humano, seja in natura ou processados. Cada grão deve seguir uma norma de classificação diferente, segundo normas e portarias. Metadados podem ser chamados de dados sobre dados, ou seja, é uma forma de descrever dados, facilitando assim a organização das informações. O Padrão de Metadados é uma forma de organizar os metadados para que possam ser utilizados em diferentes plataformas, sistemas e possam interagir com meio externo. Com os estudos relacionados a classificação de grãos, será elaborado metadados para melhorar o gerenciamento das informações relacionados aos grãos. Através desses metadados será desenvolvido um Framework para realizar o gerenciamento das informações relacionadas aos grãos.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Emili Everz Golombiéski - Integrante / Maria Salete Marcon Gomes Vaz - Coordenador / Bruna Neves Machado - Integrante., Financiador(es): Fundação Araucária de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2018 - 2019

  Iniciação Científica - VALIDAÇÃO DO PADRÃO DE METADADOS PARA CLASSIFICAÇÃO DE GRÃOS, Descrição: A produção agrícola do Brasil possui grande potencial de expansão, seja em área produzida ou com o aumento de produtividade. A grande produção nacional de grãos faz com o número de comercializações envolvendo seja elevado, para cada comercialização de grãos realizada em território nacional os governos federais, estaduais e municipais, juntamente com o MAPA, Ministério de Agricultura, Pecuária e Abastecimento, determinam regras a serem seguidas. Uma delas é que determina a classificação dos grãos destinados ao consumo humano, seja in natura ou processados. Cada grão deve seguir uma norma de classificação diferente, segundo normas e portarias. Metadados podem ser chamados de dados sobre dados, ou seja, é uma forma de descrever dados, facilitando assim a organização das informações. O Padrão de Metadados é uma forma de organizar os metadados para que possam ser utilizados em diferentes plataformas, sistemas e possam interagir com meio externo. Porém Padrões de metadados precisam ser abrangentes o suficiente para englobar todo o escopo e funcionar de forma eficiente para o usuário final, para isso a validação do padrão é necessária. A validação irá mostrar se o padrão atende a todas as necessidades da área de classificação de grãos, bem como se atende as necessidades de comerciantes.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Emili Everz Golombiéski - Integrante / Italo Diogo Schoveigert - Integrante / Maria Salete Marcon Gomes Vaz - Coordenador.

Prêmios