http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/46 Wed, 30 Sep 2026 08:07:16 GMT 2026-09-30T08:07:16Z http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/9660 Título: Detecção de toxicidade em linguagem codificada : um estudo de caso em uma comunidade gamer do YouTube. Autor(es): Amaral, Israel Matias do Resumo: A detecção automática de toxicidade já lida bem com as formas explícitas, mas comunidades podem transmitir conteúdo nocivo por uma linguagem codificada própria, feita de palavras e siglas de aparência cotidiana que ganham sentido nocivo por acordo interno do grupo. Este trabalho avalia quanto os detectores de estado da arte enxergam desse fenômeno em um estudo de caso sobre uma comunidade de jogos do YouTube brasileiro, notoriamente tóxica, cujos chats ao vivo foram coletados em sete canais ao longo de dois meses, num total de 1,74 milhão de mensagens. Foram construídos dois instrumentos. O primeiro é um catálogo dos termos codificados da comunidade, que é o registro escrito de cada termo com o significado que ele tem no uso interno, suas variantes e exemplos reais, levantado a partir da vivência do pesquisador nesses chats e confirmado pela análise estatística das palavras que acompanham cada termo no corpus completo. O segundo é um conjunto de referência de 3.500 mensagens rotuladas à mão, em que cada mensagem tóxica é ainda classificada segundo o modo como a toxicidade chega ao leitor: de forma explícita ou codificada. Sobre essa mesma amostra foram avaliadas três famílias de detectores: um classificador multilíngue de prateleira, modelos ajustados sobre bases de toxicidade em português brasileiro e modelos de linguagem de grande porte instruídos com quantidade crescente de contexto cultural. Sem acesso ao código da comunidade, os detectores encontram de 1,9% a 9,4% das mensagens de toxicidade codificada, contra 48% a 90% das explícitas, e o resultado se repete em arquiteturas e escalas diferentes. Fornecido o catálogo junto com a instrução, os três modelos de linguagem passam a encontrar de 96% a 98% das mensagens codificadas. É a documentação do código que recupera a detecção, e não o modelo, ao passo que acrescentar exemplos genéricos chega a piorar o desempenho. A precisão permanece baixa em todas as configurações testadas, entre 6,9% e 24,6%, de modo que esses modelos erram na maior parte das mensagens que classificam como tóxicas. A moderação eficaz de comunidades com repertório codificado depende de conhecimento cultural documentado, sendo o catálogo de termos codificados uma intervenção viável para melhoria de sistemas de moderação e uma técnica replicável em outros contextos, como o de comunidades que desenvolvam uma linguagem própria. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/9660 2026-01-01T00:00:00Z http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/9638 Título: Fusão de Redes Neurais Convolucionais e Vision Transformers para classificação de câncer de pele em imagens médicas. Autor(es): Magalhães, Mikael Vieira Resumo: O câncer de pele é o mais frequente no Brasil e no mundo, tornando fundamental o desenvolvimento de métodos para auxiliar o diagnóstico da doença. Neste trabalho, propõe se a arquitetura híbrida SWF-Net, baseada na fusão em nível de características entre uma Rede Neural Convolucional (ResNet-50) e um Vision Transformer, para a classificação de câncer de pele em imagens médicas. O objetivo da pesquisa é avaliar se a estratégia de fusão proposta proporciona desempenho superior em comparação a seus resultados isolados. A pesquisa caracteriza-se como aplicada, utilizando técnicas de aprendizado profundo e os conjuntos de dados BloodMNIST, empregado na etapa piloto, e DermaMNIST, utilizado na avaliação final. Os modelos foram avaliados por meio das métricas de acurácia, AUC macro e matrizes de confusão. Os resultados demonstraram que a SWF-Net alcançou acurácia de 87,03% e AUC macro de 0,9638 no DermaMNIST, superando o desempenho da ResNet-50 isolada (84,94%) e do Vision Transformer treinado com pesos iniciados aleatoriamente (70,37%), indicando que a estratégia de fusão proposta é eficaz para melhorar o desempenho da classificação de lesões dermatológicas. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/9638 2026-01-01T00:00:00Z http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/9621 Título: Sistema web para gerenciamento e automação da documentação de estágios acadêmicos. Autor(es): Rebouças, Lincoln dos Santos Resumo: Este trabalho apresenta o desenvolvimento do InternFlow, um protótipo funcional de sistema web voltado ao gerenciamento e à automação da documentação de estágios acadêmicos. A solução foi construída com perfis de acesso para aluno, coordenador e administrador, permitindo o cadastro de estágios, o acompanhamento por lista de verificação, a geração automática de documentos, o envio de arquivos em PDF, a aprovação ou rejeição de documentos e a consulta de eventos de auditoria. Como resultado, obteve-se um protótipo capaz de demonstrar a viabilidade técnica de centralizar informações, organizar documentos por fase do estágio e apoiar a coordenação na análise documental. A validação com usuários reais e a implantação institucional são indicadas como etapas futuras. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/9621 2026-01-01T00:00:00Z http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/9597 Título: Análise comparativa de ferramentas automatizadas de avaliação de acessibilidade web baseadas nas WCAG 2.2. Autor(es): Corradi, Matheus Silva Resumo: Ferramentas automatizadas de avaliação de acessibilidade Web são amplamente utilizadas para verificar a conformidade de sites com as diretrizes WCAG, mas divergem entre si quanto aos resultados que produzem e à experiência de uso que oferecem. Nesse contexto, este trabalho tem como objetivo realizar uma análise comparativa de ferramentas gratuitas e online de avaliação automatizada de acessibilidade Web: WAVE, Skynet Technologies Accessibility Checker e AccessibilityChecker.org. Para isso, conduziu-se um estudo de caso estruturado em quatro etapas (Definição, Planejamento, Operação e Análise), aplicado a quatro páginas do domínio da Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP) com perfis heterogêneos quanto aos tipos de elementos que as compõem, como formulários, imagens, links e menus de navegação. Três objetivos específicos orientaram o trabalho: aplicar as ferramentas a cada página, registrando os resultados obtidos; contrastar esses resultados para uma mesma página; e comparar a usabilidade das ferramentas por meio de avaliação heurística, com base nas dez heurísticas de Nielsen. Os resultados indicam que os valores reportados divergem substancialmente entre ferramentas e entre páginas, e que todas apresentam problemas de usabilidade de naturezas distintas, incluindo inconsistências internas de severidade catastrófica em duas delas. Conclui-se que as ferramentas avaliadas não se distinguem por uma hierarquia de qualidade, e que a escolha entre elas deve considerar qual limitação é mais tolerável para o contexto de uso pretendido. Como contribuição, este trabalho oferece um método replicável de comparação, extensível a outras ferramentas e a versões futuras das diretrizes de acessibilidade. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/9597 2026-01-01T00:00:00Z