Modelo de leitura documentária para indexação de literatura infantil do gênero fábula: : esquemas textuais para fundamentação de estratégias metacognitivas

Autores/as

Roberta Caroline Vesu Alves

Sinopsis

Biografía del autor/a

Roberta Caroline Vesu Alves
Mestre e Doutora em Ciência da Informação - Unesp de Marília UNESP – Campus de Marília robertavesu@gmail.com Mestre em Ciência da Informação (2008) pela Universidade Estadual Paulista “Júlio de Mesquita Filho” – UNESP, Bibliotecária Escolar do Centro Educacional do Serviço Social da Indústria – SESI de Guararapes-SP (2009-2010), Bibliotecária Jurídica (2010-2012) e Doutora em Ciência da Informação (2016) pela UNESP com bolsa CAPES e, posteriormente, FAPESP. Bolsista CNPq-AT (2007) do projeto “Abordagem cognitiva da leitura documentária no tratamento documentário com uso do Protocolo Verbal”, com orientação da Profª. Drª. Mariângela Spotti Lopes Fujita. É membro da Sociedade Científica de sua especialidade: Capítulo Brasileiro da International Society for Knowledge Organization – ISKO, no Brasil. Atuou como Professora Substituta do Departamento de Ciência da Informação da UNESP em 2016 e 2017. Atua na área de Ciência da Informação, com ênfase em Análise Documental e indexação com leitura e identificação de temas para representação de conteúdo dos textos literários infanto-juvenis, Análise Documental para representação e elaboração de resumos de textos narrativos ficcionais infanto-juvenis, considerando aspectos de aboutness, Semiótica de Greimas, Análise do Discurso, Percurso Gerativo de Sentido, teorias da Narrativa, Linguística Textual e elementos textuais e cognitivos da Leitura Documentária para indexação e representação, além da Análise Documental no âmbito do Tratamento Temático da Informação, Ciência da Informação e Organização do Conhecimento.

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Publicado

octubre 10, 2017

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Modelo de leitura documentária para indexação de literatura infantil do gênero fábula: : esquemas textuais para fundamentação de estratégias metacognitivas. (2017). In Lectura documental : estudios avanzados para indexación (pp. 133-156). Laboratorio Editorial. https://doi.org/10.36311/2017.978-85-7983-917-7.p133-156