Informação para Autores

Diretrizes para autores

Na primeira página, o trabalho deve conter: o título em português, espanhol e em inglês; o resumo em português, o resumen em espanhol e o abstract em inglês, contendo entre 150 e 250 palavras (para cada idioma), seguidos de, no mínimo, três e, no máximo, cinco palavras-chave; e o início do texto;

O resumo (e as traduções) devem ser apresentados de forma estruturada, separando os movimentos retóricos da seguinte forma (todos obrigatórios): a) Objetivos do estudo; b) Design/metodologia/abordagem; c) Principais resultados; d) Contribuições acadêmicas; e) Contribuições práticas.

Todo o texto deve ser inscrito em documento formato A4, fonte Arial, tamanho 12. Citações longas e ilustrações (tabelas, quadros e figuras) devem usar fonte Arial tamanho 10, no idioma do artigo; 

As ilustrações do texto devem ser editáveis, salvo nos casos de real impossibilidade;

O espaçamento deve ser simples entre caracteres, palavras e linhas, e com recuo de primeira linha de 1 cm para parágrafos regulares e de 2 cm para citações longas;

As margens devem ser: superior - 3 cm; inferior, esquerda e direita - 2 cm;

As normas para citações, ilustrações e referências bibliográficas devem ser as da American Psychological Association – APA, em sua versão mais atual;

A redação pode ser em primeira ou terceira pessoa;

O conteúdo deve ser semanticamente inteligível e gramaticalmente correto, podendo o artigo ser rejeitado por baixa qualidade de texto, independentemente do conteúdo; e

Em termos de tamanho, são definidos os seguintes limites, de acordo com a seção temática:

  • Data Science em Debate: entre 4000 e 8000 palavras;
  • Data Science no Ensino: entre 3000 e 6000 palavras;
  • Data Science na Pesquisa Científica: entre 4000 e 8000 palavras;
  • Data Science e Soluções: entre 3000 e 5000 palavras;
  • Data Science e Código Aberto: entre 3000 e 5000 palavras. 

Estrutura sugerida por seção temática

  • Data Science em Debate: Títulos (português, espanhol e inglês), Resumo, Palavras-chave, Resumen, Palabras clave, Abstract, Keywords; Introdução; Partes numeradas da construção argumentativa (os autores definem o modelo, a seu critério); Considerações finais; Referências.
  • Data Science no Ensino: Títulos (português, espanhol e inglês), Resumo, Palavras-chave, Resumen, Palabras clave, Abstract, Keywords; Texto do conteúdo, com numeração (os autores definem o modelo, a seu critério); Notas ou orientações para o ensino, contendo (por exemplo): Objetivos didáticos, Sugestões de utilização, Questões para discussão, Guia teórico para uso do conteúdo/ferramenta, Referências.
  • Data Science na Pesquisa Científica: Títulos (português, espanhol e inglês), Resumo, Palavra-chave, Resumen, Palabras clave, Abstract, Keywords e conteúdo do artigo, com numeração: Introdução; Revisão teórica; Método; Resultados; Implicações teóricas e Práticas; Considerações finais; Referências.
  • Data Science e Soluções: Títulos (português, espanhol e inglês), Resumo, Palavra-chave, Resumen, Palabras clave, Abstract, Keywords, conteúdo do artigo, com numeração: Introdução; Contexto da realidade investigada; Diagnóstico da situação problema; Análise da situação problema; Proposta ou descrição da intervenção; Conclusões e contribuições tecnológicas e sociais;
  • Data Science e Código Aberto: Títulos (português, espanhol e inglês), Resumo, Palavra-chave, Resumen, Palabras-clave, Abstract, Keywords; Justificativa; Descrição dos dados; Descrição da ferramenta (incluindo exemplo de uso); Impactos sociais alcançados e/ou previstos; Referências. Para esse formato os autores devem incluir os dados vinculado à conta git-hub da revista.

Declaração de direito autoral

Autores mantêm, irrestritamente, o copyright e os direitos autorais, e concedem à revista Data Science and Business Review (DSBR) o direito à publicação, com o trabalho simultaneamente licenciado sob a Licença Creative Commons Attribution CC BY que permite o compartilhamento da obra com o reconhecimento da autoria e publicação inicial nesta revista.

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