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Cristina Ribeiro

Investigador Sénior

Sou Professora Associada no Departamento de Engenharia Informática da FEUP, Universidade do Porto, e investigadora senior do INESC TEC. Colaborei e fui responsável por projetos nas áreas do património cultural, bases de dados multimédia, recuperação de informação e otimização combinatória. Supervisionei 9 dissertações de doutoramento e 33 de mestrado. Fui responsável técnica do laboratório SAPO/U.Porto durante 5 anos. A minha atividade de ensino desenvolve-se na Engenharia Informática e na Ciência da Informação. A gestão de dados de investigação está no centro da minha atividade de investigação atual. Sou investigadora principal do projeto TAIL (FCT/POCI), que desenvolve ferramentas e métodos para a publicação de dados de investigação e responsável pelo piloto [email protected] da iniciativa europeia EUDAT. Sou membro do Grupo de Trabalho para a Política Nacional da Ciência Aberta da SECTES. Os meus interesses de investigação incluem a recuperação de informação, a preservação digital e a representação de conhecimento.

Domínios

Computação Centrada no Humano e Ciência da Informação Ciência e Engenharia dos Computadores

Projetos

DBPreserve

As organizações confiam cada vez mais nas bases de dados como componentes principais dos seus sistemas de arquivo. No entanto, à medida que a quantidade e o pormenor da informação mantida nesses sistemas aumentam, cresce também a preocupação de que dentro de poucos anos a maior parte dela esteja perdida, quando o hardware actual, os sistemas operativos, os sistemas de gestão de base de dados (SGBD's) e mesmo as aplicações ficarem obsoletas tornando os repositórios de informação ilegíveis. O escritório sem papel faz aumentar o risco de se perderem porções significativas da memória organizacional.Os resultados da investigação nesta área mostram que não se podem adoptar abordagens ingénuas como tentar preservar exemplares das máquinas, do software de sistema e das aplicações, em todas as suas principais versões, de forma a poder usar em qualquer momento as cópias de segurança de todo o sistema relevante. Uma variante disto, em vez de preservar o hardware, sugere a simulação de hardware antigo em novas máquinas. A investigação mais promissora sugere a conversão dos conteúdos da base de dados num formato aberto neutro com uma quantidade significativa de semântica associada (dialectos XML) de modo a torná-los independentes dos pormenores do SGBD.O projecto pretende atacar este problema, tentando dar mais um passo baseado na seguinte observação: há um paralelo entre a atitude do projectista de um armazém de dados ao abordar o sistema de informação (SI) operacional centrado numa base de dados para especificar um armazém de dados (AD) e a de um arquivista ao analisar um SI organizacional centrado em documentos para especificar um sistema e políticas de arquivo.Ambos procuram um modelo integrado da organização, fundindo informação de diversas fontes, sistemas e tecnologias, especificando data marts ou classificando séries relacionadas de documentos; ambos têm o requisito de validade a longo prazo; ambos têm uma atitude de avaliação, ignorando pormenores irrelevantes nos dados ou nas séries de documentos para se concentrarem no essencial; ambos querem construir um repositório que se mantenha imutável, excepto no que diz respeito à adição de novos dados ou documentos; e ambos pretendem expor a sua informação de forma simples e sistemática. Há obviamente diferenças, primeiro que tudo de objectivos. O projectista do AD tenta responder às necessidades de informação da gestão da organização do ponto de vista do apoio à decisão, da monitorização, da análise de tendências e da previsão, enquanto o arquivista quer preservar a memória da organização e dos seus processos, para gerações futuras. As decisões concretas quanto a procedimentos de eliminação podem diferir, de acordo com requisitos específicos, mas o enquadramento geral do trabalho é semelhante.Seguindo esta intuição básica, o projecto explora a adequação da abordagem AD como veículo para realizar, relativamente a um dado SI, as funções consideradas essenciais do ponto de vista arquivístico tais como avaliação, classificação, eliminação, descrição, acesso, respeitando propriedades como a autenticidade e a integridade.

Armazéns de dados para a preservação a longo prazo de documentos electrónicos e bases de dados institucionais

C4G

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Publicações

Moving from ISAD(G) to a CIDOC CRM-based Linked Data Model in the Portuguese Archives

Koch, I;Lopes, CT;Ribeiro, C;

2023

ACM JOURNAL ON COMPUTING AND CULTURAL HERITAGE

From ISAD(G) to Linked Data Archival Descriptions

Koch, I;Pires, C;Lopes, CT;Ribeiro, C;Nunes, S;

2023

LINKING THEORY AND PRACTICE OF DIGITAL LIBRARIES, TPDL 2023

Digital preservation, archives management, format migration, transformation, at scale, normalization

da Silva, JR;Riberio, C;Lopes, JC;

2012

Proceedings of the 9th International Conference on Digital Preservation, iPRES 2012, Toronto, Canada, October 1 - 5, 2012

MAXIMAL INTERVALS - AN APPROACH TO TEMPORAL REASONING

RIBEIRO, C;PORTO, A;

1991

LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE

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Teses Supervisionadas

Reverse Logistics – Current Chain and Analysis

Carla Sofia Bessa de Sousa

M - 2019

UP-FEP

Centros

Computação Centrada no Humano e Ciência da Informação

O Centro de Computação Centrada no Humano e Ciências da Informação (HumanISE) integra engenheiros, cientistas e designers com competências em Computação Centrada no Humano (HCC), Ciência da Computação (CS) e Ciência da Informação (IS). A interdisciplinaridade, um dos elementos distintivos do centro, promove o desenvolvimento de sistemas de <i>software</i>, métodos e ferramentas que visam potenciar as pessoas e as suas comunidades. A excelência e impacto da atividade de investigação, inovação e consultoria do HumanISE permitem responder às necessidades crescentes de elevada complexidade, volatilidade, heterogeneidade, ambiguidade, incerteza, conformidade com normas e enquadramentos legais, éticos e organizacionais. A transferência de valor ocorre em estreita colaboração com parceiros académicos e empresariais. As principais áreas de investigação do HumanISE são: Interação Pessoa-Computador; Computação Gráfica e Media Digital Interativa; Gestão da Informação e Sistemas de Informação; Engenharia de <i>Software</i>; e Sistemas Computacionais de Grande Escala e Propósito Específico, Linguagens e Ferramentas; Computação para Sistemas Embebidos e Ciberfísicos. O HumanISE conta também com áreas de inovação: Ciências da Terra, dos Oceanos e do Espaço (EOSS); Investigação Personalizada no Domínio da Saúde; Engenharia de Sistemas de Informação Geoespacial; e Sistemas de Informação e Computação Aplicada.