Tudo que você sempre quis saber sobre ontologias, taxonomias, análise sintagmática…

O AdaBoost é um algoritmo auxiliar que cria um classificador.

A Lei de Dados de Inteligência Artificial (AIDA), que está sendo introduzida pelo governo canadense junto com a Lei de Proteção da Privacidade do Consumidor (CPPA) como parte do Projeto de Lei C-27, a Lei de Implementação da Carta Digital, 2022, é a primeira tentativa do Canadá de regulamentar a inteligência artificial (IA).

Na área de linguística, a alomorfia é a variação de um morfema (a menor unidade gramatical de um idioma). O conceito ocorre quando uma unidade de significância pode variar na pronúncia sem alterar o significado. O termo alomorfia explica a compreensão de variações fonológicas em morfemas específicos.

Ammattiluokitus 2010 é o nome da classificação ocupacional finlandesa, em sua versão mais recente de 2010. Sua estrutura é baseada na ISCO-08 e está disponível em três idiomas (FI, S EN). O sistema segue a estrutura das definições da ISCO-08 com o máximo de proximidade possível, em níveis de 1 a 4 dígitos. As circunstâncias de cada país foram levadas em conta, acrescentando-se grupos ocupacionais em níveis de 5 dígitos, quando necessário. O nível de 5 dígitos tem 103 grupos.

Análise de agrupamento é uma família de algoritmos projetados para formar grupos de tal forma que os membros desses grupos tenham mais similaridades do que as pessoas que não sejam membros do grupo. Agrupamentos e grupos são sinônimos no universo da análise de agrupamento.

Trata-se de um tipo de análise de rede, cujo objetivo é explorar as associações (também chamadas de conexões) entre objetos.

A Análise sintagmática  ou análise sintática é o processo de análise de uma sequência de símbolos, seja em linguagem natural ou em linguagem de computador, conforme as regras da gramática formal. O termo parsing (análise sintagmática em inglês) vem do Latim pars (orationis), que significa parte (do discurso).
No âmbito da linguística computacional, o termo é utilizado para se referir a uma análise formal, feita por um computador, de uma sentença ou outra sequência de palavras, desmembrando-a em seus componentes, o que resulta em uma árvore das partes, ilustrando sua relação sintática umas com as outras, e que também pode conter informações semânticas ou de outras naturezas.

Antônimos são palavras que estabelecem uma relação binária e intrinsecamente incompatível como nos pares opostos

Exemplos
grande : pequeno
longo : curto

A Classificação de Ocupações da Austrália e Nova Zelândia (Australian and New Zealand Standard Classification of Occupations – ANZSCO) tem como base a ISCO-08 em sua versão mais recente, de 2009. O sistema tem uma estrutura hierárquica com 8 grupos principais, 43 subgrupos principais, 97 grupos secundários, 358 grupos de unidades e 1014 ocupações.

Uma Interface de Programação de Aplicativos  (Application Programming Interface – API) especifica como alguns componentes de software devem interagir uns com os outros. A parte programada de um sistema de software pode ser oferecida a outros programas, para estabelecer uma conexão. Uma API define apenas um vínculo entre programas, em nível de código-fonte. Além do acesso a base de dados ou equipamentos de computação, como drives de discos rígidos ou placas de vídeo, a API pode ser utilizada para possibilitar o funcionamento de componentes de programação da interface gráfica de usuários. Na prática, a API muitas vezes se apresenta na forma de uma biblioteca que inclui especificações de rotinas, estruturas de dados, classes de objetos e variáveis. [Wikipedia]

A Aprendizagem de máquinas é um tipo de inteligência artificial (I.A.) com foco no desenvolvimento de sistemas computadorizados que podem atuar mediante programação explícita. Esses programas de computador aprendem as coisas por conta própria, por meio de treinamento reiterado, utilizando grandes volumes de dados. Em última instância, esses sistemas são capazes de crescer e se modificar quando são expostos a novos dados. O processo de aprendizagem de máquinas é semelhante ao de mineração de dados, visto que ambos buscam padrões em grandes volumes de dados. Enquanto a mineração de dados tem o objetivo de aumentar a compreensão humana de um problema revelando padrões entre os dados, a aprendizagem de máquinas utiliza a detecção de padrões para melhorar a atuação do programa.
A aprendizagem de máquinas é tão amplamente difundida nos dias de hoje, que tornou-se difícil lidar com ela. Pesquisas na internet, reconhecimento de voz e veículos autômatos são apenas alguns exemplos.

O algoritmo Apriori aprende regras de associação e se aplica a uma base de dados que contenha a uma grande quantidade de transações.

O Padrão Árabe de Classificação de Ocupações (Arab Standard Classification of Occupations – ASCO) 2008 foi criado por uma cooperação entre diversos países árabes. Sua estrutura é baseada na ISCO-08. Além disto, alguns países árabes têm sua própria classificação nacional de ocupações.

ASOC significa Padrão Árabe de Classificação de Ocupações e é conhecido como Tasneef em árabe. Trata-se de uma sistema de classificações ocupacionais desenvolvido no Reino da Arábia Saudita em 2015. O ASOC cobre todas as ocupações e cargos na economia nacional, incluindo ocupações nos setores público e privado. O sistema de classificação foi desenvolvido com base na ISCO-08 e está disponível em árabe e inglês.

Existe uma opinião generalizada que “atividade” e “ocupação” são sinônimos. Mais isso é muito raramente o caso. Uma atividade é praticada por alguém para ganhar seu sustento na vida. Isso pode ser no contexto do seu própro negócio ou emprego e nao requer necessariamente qualificações específicas, treinamento ou experiência. Um trabalho, por outro lado, é uma ocupação que requer treinamento especializado, conhecimentos específicos, qualificações e habilidades. Resumindo, algo que precisa ou pode ser aprendido. É por isso que, por exemplo, diretor administrativo, é preferível a ser atribuído como uma função ou atividade e não como um trabalho. Contudo, o carpinteiro é uma profissão típica para qual o aprendizado ou diploma podem ser adquiridos. A diferença entre uma atividade e uma profissão nem sempre são tão claras, pois uma profissão/ocupação pode às vezes ser uma atividade, mas uma ocupação raramente é um trabalho (uma profissão).

Estas são as principais diferenças:

1. Um ato que uma pessoa normalmente realiza para compensação financeira é chamado de atividade. Ocupação refere-se a uma vocação que exige um alto nível de educação e / ou habilidades.
2. Ao ocntrário do trabalho, a profissão tem um código de conduta.
3. Uma atividade geralmente nao requer nenhum treinamento ou grau específico em uma área particular. Um trabalho requer uma especialização, incluindo habilidades e conhecimentos especiais, o que torna o treinamento uma obrigação.
4. Em geral, em muitos países, a profissão é regida por um estatuto específico ou profissional, enquanto isso nao é o caso de uma atividade.
5. Alguém que trabalha é pago por aquilo que ele produz. Enquanto alguém que tem uma profissão é pago pelo seu conhecimento e capacidade e/ou experiência de trabalho.
6. Uma profissão também é uma atividade, quando alguém é pago para usar das suas habilidades e conhecimentos.

A Classificação Australiana de Habilidades (Australian Skills Classification) ajuda a definir as habilidades que sustentam os empregos na Austrália. Como empregadores, trabalhadores, provedores de educação e formuladores de políticas reconhecem que as habilidades são a moeda real do mercado de trabalho, a Classificação Australiana de Habilidades pode desempenhar um papel fundamental ao possibilitar novas abordagens baseadas em habilidades para estratégias de mão-de-obra e talentos, aprendizagem e desenvolvimento, e políticas. A Classificação identifica três tipos de habilidades para cada profissão: tarefas especializadas, ferramentas tecnológicas e competências essenciais. Tarefas especializadas similares são agrupadas em grupos de habilidades, que são ainda agrupadas em famílias de grupos de habilidades.

https://www.nationalskillscommission.gov.au/australian-skills-classification

BO&C (Beroepen, Opleidingen en Competentieregister) é um cadastro de vagas, formações e competências da agência de seguros de empregadores da Holanda.

O Boosting é um algoritmo de aprendizagem conjunta que reúne diversos algoritmos de aprendizagem (p. ex. árvores de decisão) e gera uma combinação entre eles. O objetivo é reunir conjuntos ou grupos de algoritmos fracos e combiná-los de forma a criar um algoritmo mais forte.

A classificação de ocupações da Holanda, Beroepenindeling ROA-CBS 2014 (BRC 2014), é baseada na ISCO-08 e utilizada para fins estatísticos.

CART significa árvores de classificação e regressão (classification and regression trees).  É uma técnica de aprendizagem por árvores de decisão cujo resultado é uma árvore de classificação ou uma árvore de regressão. Assim como o C4.5, o CART é um classificador.

O CBO 2002 é a versão mais recente da Classificação Brasileira de Ocupações. Ela classifica ocupações em ordem hierárquica, por função ou competência, conforme o conteúdo.

Os registros na base de dados de ocupações da Secretaria Federal de Estatísticas da Suíça são todos identificados com um código STEM de 8 dígitos. Diversos códigos e nomenclaturas adicionais (p. ex. SBN 2000 ou ISCO-08) podem então ser vinculados a ela. Desta forma, cada lançamento relacionado a uma ocupação terá exatamente um código STEM, mas poderá ter diferentes nomenclaturas ao mesmo tempo (ou seja variações de gênero, ortografia, etc.).

As classificações de ocupações são sistemas de classificação para estruturar as ocupações conforme os diferentes atributos e características. Um exemplo importante desse tipo de sistema é a Classificação Internacional Uniforme de Ocupações (ISCO), desenvolvida pela Organização Internacional do Trabalho (OIT) pela primeira vez nos anos 1960, como um sistema internacional de classificação de grupos de ocupações. Foi readaptada duas vezes conforme as mudanças nos ambientes de trabalho das nações industrializadas, em 1988 e 2008 (ISCO-88 e ISCO-08). Com base nessa classificação, a comparação internacional permite determinar os diferentes postos de trabalho na hierarquia de uma sociedade, incluindo estatísticas comparáveis de diferentes mercados de trabalho, sistemas educacionais, índices de desemprego, etc. São nove categorias principais de ocupações (não incluindo postos nas forças armadas) na Classificação Internacional Uniforme de Ocupações de 1988 da Eurostat (sendo o público-alvo a União Europeia). Essas categorias principais de ocupação são organizadas em grupos, subgrupos e tipos de ocupações, que geram um código de quatro dígitos para cada ocupação, permitindo sua designação a um tipo específico de ocupação.

Reino Unido e Irlanda
Em complemento à ISCO, há outros sistemas de classificação em uso, por exemplo, a Classificação Ocupacional Padrão (Standard Occupational Classification – SOC) de 2010 no Reino Unido e na Irlanda. A SOC tem sua própria estrutura, que não é baseada na ISCO-08. Entretanto, há um mapeamento da ISCO-08 disponível, que permite a comparação entre os dois sistemas de classificação. Outros sistemas nacionais de classificação como o NOC (do Canadá) são baseados na ISCO.

EUA
A Rede de Informações Ocupacionais (Occupactonal Information Network – O*NET) dos EUA é administrada pelo Ministério do Trabalho/Administração de Emprego e Qualificação dos EUA (US Department of Labor/Employment and Training Administration – USDOL/ETA). Está relacionada à classificação de ocupações do Reino Unido, SOC. A O*NET é uma ampla base de dados de descrições de ocupações, com as competências, habilidades, etc. necessárias para cada ocupação. Cada ocupação é estruturada em tarefas, ferramentas utilizadas, conhecimentos, competências, habilidades, atividades laborais, contexto do cargo e zona de trabalho.

Outros sistemas de classificação importantes funcionam em diversas regiões e países em todo o mundo, entre eles ANZSCO, ASCO, BO&C, KldB, Ö-ISCO e muitos outros.

Um classificador é uma ferramenta de mineração de dados que usa um conjunto de dados que representam algo que se deseja classificar, para fazer previsões das classes de dados às quais o conjunto pertence.

A Classificação de Programas Instrucionais (Classification of Instructional Programs – CIP) fornece um esquema taxonômico que suporta o rastreamento preciso e relatórios de campos de estudo e atividades de encerramento de programas. Foi originalmente desenvolvido pelo Centro Nacional de Estatísticas de Educação (NCES) do Departamento de Educação dos EUA em 1980, e suas revisões ocorreram em 1985, 1990 e 2000.

A Classificación Nacional de Ocupaciones 2011 (CNO-11) é a classificação de ocupações espanhola, em sua versão mais recente de 2011. É baseada na ISCO-08, mas acrescenta o quinto nível entre o primeiro e segundo nível da estrutura ISCO-08 para compatibilidade.

A Classificação Nacional das Profissões (CNP) 2010 é a classificação de ocupações de Cabo Verde, disponível em português, em sua versão mais recente de 2010. Sua estrutura é baseada na ISCO-08, mas tem um quinto nível para representar a realidade nacional.

Os sistemas de computação cognitiva são projetados para colaborar naturalmente com as pessoas e ampliar as possibilidades de ação de máquinas ou seres humanos por conta própria. Os sistemas de computação cognitiva são capazes de processar um volume enorme e incrivelmente complexo de dados (Grandes Volumes de Dados) em tempo real. Esses sistemas acumulam continuamente mais conhecimentos e experiência; assim, eles se tornam cada vez mais precisos, com o passar do tempo. Análises profundas aplicadas à compreensão de contextos permitem que os sistemas de computação cognitiva compreendam seu ambiente, aprendam por conta própria e tenham atuação autônoma.

Correlação semântica é a técnica utilizada na ciência da computação para identificar informações relacionadas à semântica. Munida de qualquer par de estruturas em formato gráfico, por exemplo, classificações, bases de dados ou esquemas e ontologias XML, a correlação é um operador que identifica esses nódulos nas duas estruturas quando se correlacionam semanticamente entre si. Por exemplo, aplicada a sistemas de arquivos, ela é capaz de identificar que a pasta chamada “Profissional em Medicina” é semanticamente equivalente a outra pasta chamada “Médico” pois são sinônimos em português.

A correlação semântica representa uma técnica fundamental em diversos aplicativos, em áreas como pesquisas de recursos, recursos humanos e recrutamento, integração de dados, migração de dados, tradução de consultas, redes peer-to-peer, comunicação entre agentes, fusão de esquemas e ontologias. Sua utilização também está sendo investigada em outras áreas, como o processamento de eventos. Na verdade, trata-se de uma proposta apresentada como solução válida para o problema de heterogeneidade semântica, ou seja, a gestão da diversidade no conhecimento. A interoperabilidade entre pessoas de diferentes culturas e idiomas, com pontos de vista diferentes e utilizando terminologias diferentes, sempre será um enorme problema. Particularmente, com o advento da internet e a consequente explosão de informações, o problema parece se destacar ainda mais. As pessoas enfrentam um problema concreto ao tentarem recuperar, eliminar ambiguidades e integrar informações que provêm de uma ampla variedade de fontes.

Clasificarea Ocupatiilor din Romania (COR) é a classificação de ocupações da Romênia, com sua versão mais recente em 2011. Sua estrutura é baseada na ISCO-08, com quatro níveis.

A classificação de ocupações italiana, Classificazione delle Professioni (CP) 2011 é baseada na ISCO-08 e está disponível em dois idiomas (IT, EN), com sua versão mais recente em 2011.

Classificação Mexicana de Currículos por Área de Formação Acadêmica (CPME 2016). Esta classificação contém os principais elementos para a geração de informações ligadas à estrutura, desenvolvimento e comportamento do Sistema Nacional de Educação (SEN), que tem como unidade fundamental a análise dos currículos dos níveis médio e superior.

A CPO (Clasificación Paraguaya de Ocupaciones) é a atual classificação nacional de ocupações do Paraguai. É baseada na estrutura da ISCO.

A Classificação Portuguesa das Profissões (CPP) 2010 é baseada na ISCO-08, acrescentando um quinto nível às ocupações. Está disponível em português e inglês e sua versão mais recente é a de 2010.

A “Classificação de Ocupação Padrão Chinesa” (edição de 2015) foi compilada conjuntamente pelo Ministério de Recursos Humanos e Segurança Social da República Popular da China, pela Administração Geral de Supervisão de Qualidade, Inspeção e Quarentena da República Popular da China e pelo Instituto Nacional de Estatística, e foi emitida em 2015. Ela é anotada de acordo com a “Classificação e Códigos de Ocupações” (GB/T 6565-2015), e a categoria de ocupações é ampliada.

A classificação de ocupações da República Tcheca, Klasifikace Funkcí Vládních Institucí, é baseada na ISCO-08, mas acrescenta o quinto nível (nacional). Sua versão mais recente foi publicada em 2011 e está disponível em tcheco.

O C4.5 constrói um classificador na forma de árvore de decisão. Para fazer isso, o C4.5 recebe um conjunto de dados representando itens já classificados.

O termo “Data as a service”, ou DaaS, é um termo usado para descrever ferramentas de software baseadas em nuvem utilizadas para trabalhar com dados. Como toda tecnologia “as a service” (aaS), DaaS se baseia no conceito de que seu produto de dados pode ser fornecido ao usuário sob demanda, independentemente da separação geográfica ou organizacional entre fornecedor e consumidor. Veja também SaaS.

Dados inteligentes não estão relacionados aos dados em si, mas sim à forma como são analisados e se tornam significativos. Enquanto os grandes volumes de dados são bases de dados brutos, não estruturados, que refletem o comportamento do consumidor, os dados inteligentes são uma forma de decifrar a base lógica subjacente e predizer a reincidência desse comportamento.
Tecnicamente, trata-se de isolar e ignorar o ruído, localizando pontos importantes nos dados, e extraindo sinais de maior valor. Praticamente, é uma geração de informações significativas, uma mudança nas recomendações e uma visualização interativa – tudo voltado a contextos de negócios específicos.
Em resumo, os dados inteligentes são a inteligência de negócios avançada, sobrepondo-se aos grandes volumes de dados, para fornecer perspectivas viáveis.

Os dados ocupacionais descrevem um termo geral para dados relacionados na área de conceitos ocupacionais e profissionais, como habilidades, competências técnicas e interpessoais, funções, especializações, formação, qualificação, etc.

Um dicionário de sinônimos relaciona termos, palavras agrupados com base na semelhança de seus significados e suas inter-relações. Além dos sinônimos, cita também conceitos superordinados e subordinados. Ao contrário de um dicionário, a definição e a pronuncia das palavras não são relevantes em um dicionário de sinônimos.

A estrutura da classificação de ocupações dinamarquesa Danmarks Statistiks Fagklassifikation é baseada na ISCO-08. Trata-se de uma classificação hierárquica estruturada de 6 dígitos, com 5 níveis (um nível nacional foi adicionado). Sua versão mais recente é a de 2011.

O Dicionário Europeu de Competências e Habilidades (European Dictionary of Skills and Competences – DISCO) II é um glossário online de sinônimos que atualmente tem mais de 104.000 termos relacionados a habilidades e competências e mais de 36.000 frases nas áreas de saúde, computação, serviços sociais, proteção ambiental e competências e habilidades sem domínio específico. Disponível em onze idiomas europeus, o DISCO é uma das maiores coletâneas do gênero no mercado de educação e trabalho.

A distribuição representa as probabilidades de todos os resultados mensuráveis. Por exemplo, as notas em um exame podem se enquadrar em uma distribuição normal. Essa distribuição normal representa todas as probabilidades de uma nota no exame.

A Comissão de Oportunidades Iguais de Emprego dos EUA (U.S. Equal Employment Opportunity Commission – EEOC) é responsável pelo cumprimento das leis federais que tornam ilegal a discriminação contra candidatos a vagas de emprego, por parte do empregador, por motivos relacionados a raça, cor, religião, sexo (incluindo gravidez, identidade de gênero e orientação sexual), nacionalidade, idade (40 anos ou mais), necessidades especiais ou informações genéticas.

A pesquisa de conformidade da EEO-1 é regida pela Comissão de Oportunidades Iguais de Emprego. A pesquisa solicita às empresas que enviem dados categorizados por grupo étnico, raça, gênero e categoria ocupacional. A EEO-1 coleta dados das nove categorias de ocupação mais representativas.

Na mineração de dados, a expectativa-maximização (EM) costuma ser utilizada na forma de um algoritmo de agrupamento (como o k-means) para constatações a respeito de conhecimentos.

O Planejamento de recursos do empreendimento (Enterprise resource planning – ERP) é um software de gestão de negócios – geralmente um pacote de aplicativos integrados – que a empresa pode utilizar para coletar, armazenar, gerenciar e interpretar dados de diversas atividades comerciais, incluindo:

• Planejamento, custo e desenvolvimento de produtos
• Prestação de serviços ou fabricação de produtos
• Marketing e vendas
• Gestão e estoques
• Expedição e pagamentos

O ERP permite uma visão integrada dos principais processos de uma empresa, geralmente em tempo real, utilizando bases de dados comuns, mantidas por um sistema de gerenciamento de bases de dados. Os sistemas ERP monitoram os recursos de uma empresa – ativo circulante, matéria-prima, capacidade de produção – e o status dos compromissos da empresa: pedidos, ordens de compra e folha de pagamento. Os aplicativos que compõem os sistema compartilham dados em todos os departamentos (produção, compras, vendas, contabilidade, etc.) que fornecem os dados. O ERP gerencia o fluxo de informações entre todas as funções da empresa, bem como as conexões com partes interessadas externas

A escassez de competências ocorre se as necessidades de um tipo particular de competência exceder a oferta de profissionais com essa competência a níveis equilibrados de remuneração.

O ESCO é uma classificação da Comissão Europeia de Competências, Habilidades, Qualificações e Ocupações. É de particular interesse em relação ao cruzamento de informações sobre competências/habilidades.

O sistema francês Nomenclature des Familles Professionnelles (FAP) é o resultado da harmonização, aproximação entre o PCS (Professions et Catégories Socioprofessionnelles) e o ROME (Répertoire Opérationnel des Métiers et des Emplois). As ocupações são organizadas em grupos de ocupações, por competências e habilidades. A classificação é particularmente importante para fins educacionais e estatísticos.

O projeto Amigo de um Amigo (Friend of a Friend – FOAF) é um dos primeiros aplicativos de Internet da Semântica, que cria uma rede de páginas legíveis por máquinas que descrevem pessoas, vínculos entre elas e suas criações e realizações. Milhares de pessoas já participam via internet, descrevendo seus perfis e sua vida em suas páginas pessoais. Com o FOAF, é possível auxiliar às máquinas na compreensão dessas páginas de perfil, para que aprendam sobre os relacionamentos que conectam as pessoas, lugares e outras coisas descritas na internet. [Projeto FOAF]

A Classificação e Códigos de Ocupações foi emitida em 2015 e substitui a antiga Classificação GB/T 6565-2009.

GICS Global Industry Classification Standard (Norma de Classificação Global se Setores) é uma taxonomia de setores desenvolvida em 1999 pela MSCI e pela Standard & Poor’s. O sistema é semelhante ao ICB (Industry Classification Benchmark), uma estrutura de classificação mantida pelo Grupo FTSE.

Os gráficos conceituais são uma formalização da representação de conhecimentos. Formam um sistema lógico para a descrição semântica do conhecimento. Os gráficos conceituais costumam ser utilizados nas áreas de inteligência artificial, ciência da computação ou ciências cognitivas. As relações entre dois conceitos podem, por exemplo, ser ilustradas conforme segue: a [conceito] é vinculado a outro [conceito] por meio de uma (relação), onde os conceitos são representados graficamente como retângulos e as relações, como elipses.

Grandes volumes de dados é um termo genérico que denota qualquer acervo de conjuntos de dados tão grande e complexo que se torna difícil processá-los com as ferramentas de gestão de dados disponíveis ou com os aplicativos tradicionais de processamento de dados. O desafios incluem a captura, cura, armazenamento, pesquisa, compartilhamento, transferência, análise e visualização dos dados. A tendência de conjuntos de dados cada vez maiores se deve às informações adicionais deriváveis da análise de um único conjunto de dados relacionados volumoso, ao contrário de conjuntos menores com o mesmo volume total de dados, o que permite a localização de correlações, por exemplo, em tendências pontuais no mercado de trabalho. [Wikipedia]

Em linguística, um homônimo é, em sentido restrito, uma palavra em um grupo de palavras que têm a mesma grafia e pronúncia, mas que podem ter significados diferentes. Desta forma, homônimos são simultaneamente homógrafos (palavras que têm a mesma grafia, não obstante à pronúncia) e homófonos (palavras que têm a mesma pronúncia, não obstante à grafia). O fenômeno dos termos homônimos é conhecido como homonímia.

Exemplos
morro₁: um monte ou uma colina
morro₂: 1ª pessoa do verbo “morrer” no presente o indicativo
outros: leve, são, verão, etc.

Apesar de não ser sempre clara, a distinção pode ser feita entre homônimos perfeitos, cuja origem semântica não é a mesma, e termos polissêmicos, que têm a mesma origem.

A classificação de ocupações húngara Hungarian Standard Classification of Occupation (HSCO), é baseada na ISCO-08 e está disponível em dois idiomas (EN, HN). Consiste de quatro níveis e entrou em vigor em 2011.

Um hiperplano é uma função como a da linha reta, y = mx + b. Na verdade, para uma tarefa simples de classificação, com apenas 2 recursos, um hiperplano pode ser uma linha.

Um hipônimo é uma palavra ou frase cujo campo semântico (um conjunto de palavras agrupadas por significado referindo-se a um assunto específico) é incluído no âmbito de outra palavra, o hiperônimo. Ou seja, é um tipo de hierarquia: o hipônimo compartilha um tipo de relacionamento com seu hiperônimo. É uma das principais relações semânticas entre conceitos em redes semânticas, taxonomias e dicionários de sinônimos. [Wikipedia]

Exemplo
Dermatologista, Ginecologista, Imunologista são todos hipônimos do hiperônimo Especialista em Medicina, considerando que Especialista em Medicina  é também um hipônimo de Médico.

A classificação de ocupações da Bulgária НКПД-2011 é baseada na ISCO-08. Consiste de quatro níveis e está disponível em búlgaro. Foi lançada em 2011.

ICB – Industry Classification Benchmark (Base de referência para classificações setoriais) é uma taxonomia de classificação de setores lançada pela Dow Jones e pela FTSE em 2005. É utilizada para segregar mercados em setores em nível macroeconômico e categoriza mais de 290.000 cargos em todo o mundo. Desta forma, ela permite a comparação de empresas em quatro níveis de classificação e fronteiras nacionais.

A incompatibilidade de qualificações ocorre quando o nível de qualificação e/ou a área de qualificação é diferente da necessária para executar o trabalho de forma adequada.

A Classificação Internacional Normalizada de Formações (International Standard Classification of Education – ISCED) foi desenvolvida pela UNESCO para permitir a classificação e a caracterização dos tipos de instituições de ensino e sistemas educacionais. A classificação é feita em diversos níveis e é muito útil para a definição dos níveis de formação (o nível mais alto atingido pelo profissional) para fins de comparação em nível internacional.

A Classificação Internacional Uniforme de Ocupações é uma classificação mono-hierárquica universal de grupos ocupacionais, compilada pela Organização Internacional do Trabalho (OIT). Quatro versões da classificação foram publicadas desde 1957, abreviadas como ISCO-58, ISCO-68, ISCO-88 e ISCO-08, respectivamente. Entre outras, a classificação ISCO é utilizada pela União Europeia e pelos países-membros como esquema básico para o desenvolvimento de classificações ocupacionais próprias (nacionais).

A Íslensk Starfaflokkun 1995 é a classificação de ocupações da Islândia com um estrutura baseada na ISCO-08.

JANZZ.jobs: Todas as competências do mundo em uma única plataforma.
O JANZZ.jobs é uma plataforma global exclusiva de correlação de dados ocupacionais, na qual todas as competências do mundo são coletadas, armazenadas e comparadas em diversos idiomas e fronteiras. Pessoas, oportunidades de trabalho e projetos são correlacionados anonimamente e em segurança, com precisão sem precedentes e em tempo real, graças à tecnologia semântica de última geração. O JANZZ.jobs é o único site na internet em que a correlação eficiente de resultados comparáveis e significativos é possível.

O JANZZclassifier! analisa conjuntos complexos de dados relacionados a ocupações, como cargos, competências, funções e setores, e os converte em metadados inteligentes e padronizados. Mais de 100 sistemas de classificação oficiais, como O*Net, ISCO-08, BO&C, ASOC ou SSOC 2015 e mais de 60 outros sistemas de referência padronizados estão disponíveis. Oferecendo classificação e padronização precisas. O JANZZclassifier! torna os dados comparáveis, criando assim um ponto de partida ideal para processos adicionais, como estudos comparativos, correlações e análises estatísticas.

O JANZZon! é a maior base de dados ocupacionais multilíngue e enciclopédica de todos os tempos. Com um extraordinário volume de conceitos inter-relacionados, esta ontologia exclusiva racionaliza dados ocupacionais complexos e gera o contexto essencial, necessário para diversos aplicativos em potencial, utilizando-se de sistemas de informações, mecanismos de correlação e ferramentas de análise estatística e modelagem, para gerar perspectivas a partir de dados ocupacionais.

O JANZZjobsAPI é a interface direta e descomplicada para os nossos produtos e soluções de SaaS, particularmente para o mecanismo de correlação JANZZsme! e a ontologia JANZZon!. No coração da API de vagas de emprego disponibilizada pelo JANZZ há, portanto, uma ontologia abrangente de oportunidades e competências, que representa os conhecimentos sobre competências e ocupações, bem como as formas como se relacionam umas com as outras. Por meio da API de vagas, o desenvolvedor pode se conectar à base de conhecimentos extensiva do JANZZ, com dados relativos a ocupações, bem como ao seu mecanismo de correlação inteligente, que permite integrar a funcionalidade de pesquisa semântica de oportunidades a aplicativos de terceiros. O JANZZjobsAPI se integra de forma ágil a soluções ocupacionais do mercado, como portais de vagas de empregos, sistemas de rastreamento de candidatos ou sites de carreiras de empresas.

O sistema do JANZZon! (organização de conceitos) segue critérios lógicos, mas também é fortemente direcionado pelo conteúdo, concentrando-se no conteúdo de conceitos específicos. Os conhecimentos históricos dos termos individuais (conteúdo específico) e a respectiva indexação dos conceitos na ontologia são críticos, pois a máquina somente “aprende” os termos e sua relevância devido à disponibilidade desses conhecimentos.
As ocupações e funções podem ser organizadas de forma relativamente fácil, segundo os critérios lógicos. As hierarquias são bastante claras e a estruturação das ramificações não é muito complicada. As ocupações podem, portanto, ser classificadas e indexadas conforme os diferentes setores e as classificações de ocupações especiais (internacionais) estabelecidas. A organização das especializações e competências é, de certa forma, mais complicada. Uma ordenação lógica rigorosa costuma ser difícil ou até impossível. Para indexar e organizar os dados na ontologia, o foco e ponto de partida são uma competência e uma especialização específica e a pessoa que as apresenta.

Exemplo
Microsoft Word relaciona-se claramente ao conceito de Microsoft Office, um pacote de software. Porém, Microsoft Word é também comumente associado a Processamento de Texto, e ainda assim não faz sentido, necessariamente, subordinar o termo a Processamento de Texto no Microsoft Word . Para que a máquina ainda seja capaz de estabelecer uma conexão entre Microsoft Word e Processamento de texto, ambos os conceitos podem ser vinculados um ao outro por meio de relações.

O JANZZsme! é a solução de mecanismo de correlação semântica de última geração, para explorar qualquer Grande Volume de Dados ocupacionais, como perfis de mão de obra desempregada e bases de dados de candidatos e oportunidades de trabalho. Funcionalidade de pesquisa e correlação de qualidade superior permitem a mineração de dados e consultas para comparação entre conceitos ocupacionais, definição de perfis, análise de lacunas e estudos comparativos.
Com o JANZZon! em segundo plano, o JANZZsme! permite uma correlação semântica completa, oferecendo transparência das informações com precisão sem precedentes.

A classificação de ocupações da Sérvia Jedinstvena Nomenklatura Zanimanj/Klasifikacija Zanimanja é baseada na ISCO-08, e consiste de quatro níveis. Está disponível em sérvio.

A Classificação Ocupacional Padrão Japonesa (Japan Standard Occupational Classification – JSOC) está disponível em japonês e em inglês. Ela não está diretamente vinculada à Classificação Internacional Uniforme de Ocupações (ISCO-08). A JSOC reflete a estrutura ocupacional do Japão. Portanto, a estrutura da classificação é diferente da ISCO.

A Klassifikation der Berufe (KldB) 2010 & 2020 é a classificação de ocupações alemã, da Secretaria Federal do Trabalho/Instituto de Pesquisa do Mercado de Trabalho e de Ocupações. É estruturada hierarquicamente em cinco níveis: áreas de ocupação, grupos principais de ocupações, grupos de ocupações, subgrupos de ocupações e categorias de ocupações. Além disto, há uma classificação baseada no nível de requisitos: cargos de assistente e aprendiz, cargos técnicos, cargos de especialização complexa, cargos altamente complexos.

O K-means cria grupos k a partir de um conjunto de objetos, de forma que os membros de um grupo sejam semelhantes. Trata-se de uma técnica popular de análise de agrupamentos que explora conjuntos de dados.

kNN, ou k-Nearest Neighbors, é um algoritmo de classificação. Entretanto, é diferente dos classificadores descritos acima, pois é um aprendiz “preguiçoso”.

A classificação de ocupações da Bósnia e Herzegovina Klasifikacije Zanimanja, baseada na ISCO-08.

A classificação de ocupações polonesa Klasyfikacja Funkcji Rządu 2010 está disponível em dois idiomas (PL e EN) e sua estrutura é baseada na ISCO-08. Consiste de cinco níveis (com um nível adicional local) e foi lançada em 2010.

O termo lacuna entre competências é utilizado quando o tipo ou nível de competência é diferente do necessário para executar o trabalho de forma adequada.

O Lazy Learner não se esforça muito durante o processo de treinamento, apenas armazena os dados do treinamento. Somente quando novos dados não identificados são lidos, esse tipo de aprendiz tenta classificá-los.

A Classificação e Códigos de Ocupações foi publicada pelo Ministério dos Recursos Humanos e Segurança Social da República Popular da China em 2005 e baseia-se na classificação padrão internacional de ocupações (ISCO).

Uma biblioteca de código aberto com mais de 32.000 habilidades reunidas a partir de centenas de milhões de anúncios de emprego on-line, perfis e currículos – atualizados a cada duas semanas.

A classificação de ocupações da Albânia é baseada na ISCO-08 e é conhecida como Lista Kombëtare e Profesioneve (LKP) 2010. Ela foi lançada em 2010 e consiste de quatro níveis.

As máquinas de vetores de suporte (Support vector machines – SVM) aprendem a usar um hiperplano para classificar os dados em duas classes. No nível superior, a SVM executa uma tarefa semelhante ao C4.5, porém, a SVM nunca utiliza árvores de decisão.

Mechanical Turk, ou The Turk é o nome coloquial para um jogador de xadrez autômato que foi construído em 1769 por Wolfgang von Kempelen, um oficial da corte austro-húngaro e mecânico. A máquina dava aos espectadores a impressão de estar jogando xadrez por conta própria. Quando na verdade, havia um jogador de xadrez relativamente talentoso escondido dentro para operar a máquina. Cópias da máquina foram usadas em várias apresentações e exposições até 1929, quando a fraude foi descoberta. Em alemão, a frase “etwas türken” (“fingir algo”) permaneceu em uso até os dias atuais.

Hoje, o chamado método Mecânico Turk está sendo usado para projetos muito mais complicados de programar ou resolver para um computador do que para humanos.

Na JANZZ.technology, este método substitui o aprendizado de máquina em áreas onde este último é insuficiente para nossos padrões, já que nao seria preciso, com muita falha ou muito lento. Por meio do trabalho humano – as chamadas Tarefas de Inteligência Humana (Human Intelligence Tasks, HITs) – tarefas, nas quais um computador não consegue resolver ou apenas desproporcionalmente, com alto esforços são executadas com muito mais precisão e rapidez. Na JANZZ, tais especialistas incluem linguistas, especialistas profissionais e educacionais, especialistas experientes em áreas como medicina, engenharia, computação, bancos e finanças, comércio, bem como pessoas da JANZZon! conhecedoras de idiomas, indústrias e ocupações. Esta abordagem garante a qualidade semântica incomparável do JANZZon! e as aplicações baseadas nele.

A Mineração de dados é o processo computadorizado para descoberta de padrões em conjuntos de dados de grande porte, envolvendo métodos que combinam inteligência artificial, aprendizagem de máquinas, estatísticas e sistemas de bases de dados. O objetivo global do processo de mineração de dados é extrair informações de um conjunto de dados e transformá-las em uma estrutura compreensível para utilização adicional. [Wikipedia]

Consideramos como modelo, algo que descreva como os dados observados são gerados. Por exemplo, as notas em um exame podem se enquadrar em uma curva de distribuição normal, de forma que a premissa de que sejam geradas por meio dessa curva (ou seja, de uma distribuição normal) será o modelo.

Além do esquema ASCO, diversos países árabes utilizam suas próprias classificações de ocupações nacionais. A Arábia Saudita costumava utilizar uma classificação chamada MOL, que não era baseada na ISCO-08, mas que podia ser parcialmente mapeada no esquema ISCO. Entretanto, a classificação MOL foi substituída pela ASOC/NES.

A última revisão da Mathematics Subject Classification (MSC2020) está completa.

As Revisões Matemáticas (MR) e a zbMATH colaboram na manutenção da Classificação de Assuntos Matemáticos, que é utilizada por estes serviços de revisão, editoras, agências de financiamento e outros para categorizar itens na literatura de ciências matemáticas. Trata-se de uma taxonomia criada por e para pesquisadores matemáticos. A cada dez anos, os dois grupos editoriais solicitam contribuições da comunidade matemática. Para a revisão atual, recebemos mais de 350 comentários e sugestões de mais de 100 pessoas diferentes. MR e zbMATH consideraram cuidadosamente esta contribuição da comunidade, e a utilizaram na preparação de nossa revisão conjunta da classificação. https://msc2020.org/

A Classificação Estatística de Atividades Econômicas da Comunidade Europeia (em francês: Nomenclature Statistique des Activités Économiques dans la Communauté Européenne), comumente citada como NACE, é um sistema europeu de classificação de setores que consiste de um código de 6 dígitos. A NACE é semelhante aos sistemas SIC (Standard Industrial Classification – Classificação Setorial Padrão) e NAICS (North American Industry Classification System – Sistema Norte-Americano de Classificação Setorial) em suas funções.
Os primeiros quatro dígitos do código, que são os primeiros quatro níveis do sistema de classificação, são os mesmos em todos os países europeus. O quinto dígito pode variar conforme o país e os demais dígitos geralmente são padrões de fornecedores de base de dados.

O NAICS (North American Industry Classification System – Sistema Norte-Americano de Classificação Setorial) é utilizado por empresas e órgãos do governo para classificar pessoas jurídicas conforme o tipo de atividade econômica no Canadá, no México e nos Estados Unidos. Em grande parte, esse sistema substituiu o SIC (Standard Industrial Classification – Classificação Setorial Padrão).

O Naive Bayes não é um algoritmo único, mas uma família de algoritmos de classificação que compartilham uma premissa em comum: Todas as características dos dados classificadas são independentes de todas as demais características de uma determinada classe.

NCO-2004 é a classificação nacional de ocupações publicada pelo governo da Índia. É baseada na classificação internacional uniforme de ocupações ISCO-88, precursora da ISCO-08.

A Nacionalna Klasifikacija Zanimanja (NKZ) 2010 (classificação de ocupações da Croácia e Macedônia) é baseada na ISCO-08. Consiste de quatro níveis e está disponível em croata e inglês. A versão mais recente é a de 2011.

A classificação de ocupações Canadense National Occupational Classification (NOC) é baseada na estrutura da ISCO-08. Trata-se de um sistema hierárquico de quatro níveis de grupos ocupacionais, disponível em francês e inglês, e sua versão mais recente é a de 2016 e 2021.

A Occupactonal Information Network (O*NET) dos EUA é administrada pelo Ministério do Trabalho/Administração de Emprego e Qualificação dos EUA (US Department of Labor/Employment and Training Administration – USDOL/ETA). Está relacionada à classificação de ocupações do Reino Unido, SOC. A O*NET é uma ampla base de dados de descrições de ocupações, com as competências, habilidades, etc. necessárias para cada ocupação. Cada ocupação é estruturada em tarefas, ferramentas utilizadas, conhecimentos, competências, habilidades, atividades laborais, contexto do cargo, zona de trabalho.

Na ciência da computação e na informática, uma ontologia representa formalmente conhecimentos na forma de uma hierarquia de conceitos no âmbito de um domínio, utilizando um vocabulário compartilhado para denotar os tipos, propriedades e inter-relações desses conceitos. Essas inter-relações distinguem uma ontologia de uma taxonomia, que apenas define uma ordem hierárquica, sem considerar as inter-relações entre os conceitos individuais. As ontologias são estruturas utilizadas para organizar informações e são utilizadas nas operações com inteligência artificial, redes semânticas, engenharia de sistemas, engenharia de software, informática biomédica, biblioteconomia, bookmarking de empreendimentos, e arquitetura de informações, como meio de representação de conhecimentos sobre o mundo ou alguma parte dele. A criação de ontologias de domínios também é fundamental para a definição e utilização de uma estrutura para a arquitetura de um empreendimento.

As ontologias permitem a representação do conhecimento: seres humanos geralmente compreendem o significado correto de um termo graças aos seus conhecimentos históricos e o contexto em que um termo específico se aplica. A máquina não tem essa capacidade, naturalmente. Entretanto, ela é capaz de “aprender” o significado semântico de um termo. Muitas vezes, os chamados gráficos conceituais são utilizados para ilustrar esse significado: os conceitos são vinculados uns aos outros por meio de diferentes relações. Essas relações definidas e a localização do termo na ontologia permitem que o significado de um termo específico se torne interpretável para uma máquina.

A Web Ontology Language – OWL (Linguagem ontológica da internet) é uma família de linguagens de representação de conhecimentos ou linguagens ontológicas utilizadas para elaborar ontologias ou bases de conhecimentos. As linguagens se caracterizam pela semântica formal e serializações baseadas em RDF/XML para a Web Semântica. A OWL é endossada pela W3C e atraiu o interesse acadêmico, médico e comercial.

OXML é o formato nativo de representação ontológica do ambiente de desenvolvimento de ontologias OntoEdit da Ontoprise GmbH. É um aplicativo XML definido por uma definição de layout XML. Fornece o mecanismo básico para se descrever uma ontologia, seus metadados e, particularmente, seus componentes, tais como conceitos, relações e axiomas.

A classificação de ocupações austríaca, ÖISCO-08 (Österreichische Systematik der Berufe 2008) utiliza os mesmos códigos e a estrutura da ISCO-08, com quatro níveis. A estrutura e as notas explicativas estão disponíveis em inglês e alemão. O índice alfabético está disponível somente em alemão. Foi lançada em 2011.

O PageRank é um algoritmo de análise de conexões projetado para determinar a importância relativa de alguns objetos vinculados no âmbito de uma rede de objetos.

A classificação francesa Profissão et Catégories Socioprofessionnelles (PCS) consiste de quatro níveis de agregação.

PCS-ESE 2003 (Professions and Socio-professional Categories/Employees in Companies) é um tipo especial de nomenclatura. É utilizado para descrever atividades funcionais em empresas e empreendimentos privados ou de economia mista.

A classificação de ocupações da Letônia Profesiju Klasifikators é baseada na ISCO-08. Consiste de cinco níveis (um nível adicional nacional de ocupações) e está disponível em letão. Foi lançado em 2010.

A Polissemia (do grego: πολυ-, poly-, “diversos” e σῆμα, sêma, “sinal”) é a possibilidade de um sinal gráfico (p. ex., uma palavra, uma frase, etc.) ou de vários sinais de terem múltiplos significados relacionados (sememas), ou seja, um grande campo semântico. Geralmente é considerado um termo diferente de um homônimo, em que diversos significados de uma palavra podem ser desassociados ou distintos de forma aleatória. Porém, os termos polissêmicos podem ter a mesma etimologia, o que não ocorre com os homônimos. As fontes dos termos polissêmicos podem ser encontradas em diferentes figuras de linguagem, como metáforas, metonímias (significados associados), etc.

Exemplo
Banco: uma instituição financeira ou o local onde a instituição financeira presta seus serviços (banco de areia é um homônimo de instituição financeira e do prédio, pois não compartilham etimologias).

Os Princípios de IA da OCDE foram adotados em 22 de maio de 2019 pelos países membros da OCDE quando aprovaram a Recomendação do Conselho da OCDE sobre Inteligência Artificial. A Recomendação estabelece cinco princípios complementares baseados em valores para a gestão responsável da IA de confiança:

• A inteligência artificial deve beneficiar as pessoas e o planeta, promovendo o crescimento inclusivo, o desenvolvimento sustentável e o bem-estar.
• Os sistemas de IA devem ser concebidos de forma a respeitar o Estado de direito, os direitos humanos, os valores democráticos e a diversidade, e devem incluir medidas de segurança adequadas – por exemplo, permitindo a intervenção humana quando necessário – para garantir uma sociedade justa e equitativa.
• Deve haver transparência e divulgação responsável em torno dos sistemas de IA para garantir que as pessoas compreendam os resultados baseados na IA e possam desafiá-los.
• Os sistemas de IA devem funcionar de forma robusta, segura e protegida ao longo dos seus ciclos de vida e os riscos potenciais devem ser continuamente avaliados e geridos.
• As organizações e os indivíduos que desenvolvem, implantam ou operam sistemas de IA devem ser responsabilizados pelo seu bom funcionamento, em conformidade com os princípios acima referidos.

A aprendizagem de regras de associação é uma técnica de mineração de dados para aprendizagem de correlações e relações entre variáveis em uma base de dados.

A mereologia descreve um tipo de hierarquia, concentrando-se na relação entre as partes e o todo formado por elas. A mereologia é uma parte importante da ontologia.

Exemplos
Um livro faz parte de uma coletânea. Se A faz parte de B, e B faz parte de C, então A também é parte de C.

Estrutura de Descrição de Recursos (Resource Description Framework – RDF) e Esquema de Descrição de Recursos (Resource Description Framework Schema – RDFS) são conjuntos de classes com determinadas propriedades, utilizando a linguagem extensíva de representação de conhecimentos RDF, que fornece os elementos básicos para a descrição de ontologias, também conhecidos como vocabulários RDF, destinados à estruturação de recursos RDF. Esses recursos podem ser gravados em três camadas, para serem acessados pela linguagem de consulta SPARQL. A primeira versão foi publicada pelo World-Wide Web Consortium (W3C) em abril de 1998 e a versão mais recente do W3C foram lançadas em fevereiro de 2004. Diversos componentes de RDFS foram incluídos na linguagem ontológica mais expressiva para internet, a Web Ontology Language (OWL).

Além do SOAP e da XML-RPC, a transferência de estado de representação (Representation State Transfer – REST) é provavelmente a mais importante alternativa para a concretização de diversos serviços via web. O REST é baseado em princípios que já foram utilizados exaustivamente no aplicativo de distribuição mais difundido do mundo – a World Wide Web. A própria WWW representa, portanto, um gigantesco aplicativo REST. Diversos mecanismos de busca, lojas, portais, redes e sistemas de reservas estão, portanto, disponíveis na forma de serviços REST via web. Seu formato permite a conexão rápida e sem dificuldades aos produtos JANZZ e às soluções da SaaS.

O RIASEC, Temas Ocupacionais de Holland, refere-se a uma teoria de carreiras e opções vocacionais (com base em tipos de personalidade) que foi inicialmente desenvolvida pelo psicólogo americano John L. Holland (1919-2008).

No modelo RIASEC, Holland faz a distinção entre 6 tipos: Realista (quem faz), Investigativo (pensadores), Artístico (criadores), Social (assistentes), Empreendedor (quem usa a persuasão) e Convencional (organizadores). Uma versão atualizada e ampliada do modelo RIASEC é utilizada na seção de “Interesses” da base de dados gratuita online, O*Net (Occupational Information Network).

O Répertoire Opérationnel des Métiers et des Emplois, versão 3, é a classificação de ocupações francesa, com estrutura própria, portanto, não baseada na ISCO-08. A estrutura tem três níveis: categorias ocupacionais, áreas de trabalho e prazo do contrato, e todas as ocupações têm essas três variáveis atribuídas a si.

O termo Software como Serviço (Software as a Service – SaaS) faz parte da nomenclatura de computação em nuvem. Trata-se de um licenciamento de software e modelo de serviços em que o software é licenciado com base em uma assinatura, e é hospedado em uma central. O SaaS geralmente é acessado por usuários que utilizam um terminal cliente conectado a um navegador da internet. O SaaS se tornou um modelo comum de serviços para muitos aplicativos comerciais e se incorporou à estratégia de todas as empresas de software líderes de mercado. Um dos maiores objetivos de venda para essas empresas é o potencial de reduzir os custos do suporte de TI, terceirizando a manutenção e o suporte de hardware e software para o fornecedor do SaaS. [Wikipedia]

O Standaard Beroepenclassificatie (SBC) é o padrão holandês de classificação de ocupações. Está disponível em duas versões: SBC 1992 e SBC 2010. Tem sua própria estrutura, mas um mapeamento para a ISCO-08 está disponível. Ao contrário da ISCO-08, ele tem um nível adicional e operacionalizou o critério de especialização em competências explicitamente em 87 áreas de especialização. Ao longo desses critérios, há 128 agrupamentos de tarefas que permitem uma diferenciação adicional entre os cargos de níveis e especialização semelhantes. O sistema foi adotado em 1992, mas desde 2012, a ISCO-08 passou a ser utilizada para fins estatísticos na Holanda. Em 2014, a Holanda lançou seu próprio sistema estatístico de classificação com base na ISCO-08, o BRC 2014.
Além disto, há uma base de dados para as ocupações e formações, o Beroeps- en Opleidingsgegevens ou Beroepen, Opleidingen e Competencie – BO&C.

A diretória da Secretaria de Estado para Educação, Pesquisa e Inovação (State Secretariat for Education, Research and Innovation – SERI) da Suíça oferece uma visão geral de todas as ocupações reconhecidas oficialmente, com base na educação fundamental, treinamento vocacional de nível superior, assim como currículos, cursos de formação e programas de pós-graduação oferecidos por faculdades técnicas.

A classificação de ocupações da Suíça,  Schweizer Berufsnomenklatur 2000 (SBN 2000), oferecida pela Secretaria Federal de Estatística da Suíça está disponível em três idiomas (AL, FR, IT). É estruturado em divisões, classes, grupos e tipos. Está sendo utilizado desde 2000. Não se relaciona ao ISCO. Entretanto, cada código individual de 8 dígitos da Base de dados ocupacionais suíça (cada ocupação individual é registrada com um código tácito de oito dígitos) é transcodificado para a ISCO.

A Semântica (do grego antigo: σημαντικός sēmantikós, “significativo”) é o estudo do significado. Ela se concentra na relação entre os significantes, como palavras, frases, sinais e símbolos, e seus significados ou denotações. A semântica linguística é o estudo do significado utilizado para se compreender a expressão humana por meio da linguagem. Outras formas de semântica são a semântica das linguagens de programação, a lógica formal e a semiótica. [Wikipedia]

Um produto ou serviço sem marca (white label) é aquele oferecido por uma empresa (fabricante), em que outras empresas (usuárias) afixam sua própria marca para que o produto ou serviço pareçam ser delas próprias. Desta forma, o mesmo produto genérico pode ser vendido com marcas diferentes, cada qual com a identidade corporativa própria de sua empresa. Os produtos white label geralmente são usados em produtos para o consumidor (por exemplo cartões de débito/crédito em branco) ou aplicativos da internet.

Um sinônimo (ou metônimo) é uma palavra com o mesmo significado, ou semelhante a outra palavra. Diz-se que duas palavras sejam sinônimas quando têm o mesmo significado, e a relação entre elas é chamada de sinonímia. A palavra vem do grego antigo syn (σύν) (“com”) e onoma (ὄνομα) (“nome”). Um exemplo de sinônimo são as palavras começar e iniciar. Da mesma forma, se estivermos falado de um longo tempo ou de um tempo prolongado, longo e prolongado tornam-se sinônimos. Em sentido figurado, muitas vezes dizemos que duas palavras são sinônimas quando têm a mesma conotação.

A classificação de ocupações da Eslováquia Štatistická Klasifikácia Zamestnaní é baseada na ISCO-08, com cinco níveis. Está disponível em eslovaco e inglês e é utilizada desde o final de 2011.

Um  Sistema de Simplificado de Organização de Conhecimentos (Simple Knowledge Organisation System – SKOS)  é uma recomendação W3C projetada para representar dicionários de sinônimos, esquemas de classificação, taxonomias, sistemas por assunto-cabeçalho ou qualquer outro tipo de vocabulário estruturado e controlado. O SKOS faz parte da família Web Semântica de padrões desenvolvidos por RDF e RDFS e seu principal objetivo é facilitar a publicação e utilização desses vocabulários como dados vinculados. [Wikipedia]

A classificação de ocupações de Montenegro, SKZ, é baseada na ISCO-08. Está disponível em dois idiomas (MN e IN).

A Classificação Ocupacional Padrão (Standard Occupational Classification – SOC) 2010 da Grã Bretanha tem sua própria estrutura, mas há um mapeamento para a ISCO-08 e, nos aspectos em que isto foi possível, foram alinhados à ISCO-08 na revisão de 2010. Tem quatro níveis e está disponível em inglês. Sua versão mais recente é a de 2010.

A Classificação Ocupacional Padrão (Standard Occupational Classification – SOC) 2018 dos Estados Unidos tem sua própria estrutura, mas há um mapeamento para a ISCO-08. Tem quatro níveis e está disponível em inglês e espanhol. Sua versão mais recente é a de 2018.

Um Software de Recrutamento (Applicant Tracking System – ATS) é um aplicativo de software que permite o tratamento eletrônico de demandas de recrutamento. Um software de recrutamento pode ser implementado em nível corporativo ou de empresa de pequeno porte, conforme a necessidade da empresa. Um software de recrutamento é muito semelhante a um sistema de gestão de relacionamento com clientes (Customer Relationship Management – CRM), mas é projetado para monitorar operações de recrutamento. Em muitos casos, eles filtram aplicativos automaticamente, com base em critérios definidos, como empregador anterior, anos de experiência e faculdade frequentada. Isto fez com que muitos usuários adotassem técnicas semelhantes às utilizadas pela otimização de mecanismos de busca para elaborar e formatar seus currículos. [Wikipedia]

A Classificação Ocupacional Padrão de Cingapura (Singapore Standard Occupational Classification – SSOC) 2010 e 2015 é baseada na SOC e na ISCO-08.

Além disto, há uma classificação da educação, a Classificação Educacional Padrão de Cingapura (Singapore Standard Educational Classification – SSEC) e uma classificação setorial padrão (Singapore Standard Industrial Classification – SSIC) em Singapura.

A classificação de ocupações sueca Standard för Svensk Yrkesklassificering é baseada na ISCO-08. Consiste de quatro níveis e está disponível em dois idiomas (SW e EN). Foi adotada oficialmente em 2012.

O subemprego é uma medida dos índices de trabalho e emprego na economia que avalia como a mão de obra disponível está sendo utilizada em termos de competências, experiência e disponibilidade para o trabalho. O trabalho que se enquadra na classificação de subemprego inclui os trabalhadores que têm alto nível de competência mas estão trabalhando em empregos com remuneração inferior, que exigem nível de competência mais baixo, ou que trabalham em tempo parcial e prefeririam trabalhar em tempo integral. É diferente do conceito de desemprego, pois a pessoa está trabalhando, mas não está utilizando sua capacidade máxima. [Investopedia]

Supercompetência/subcompetência significa que o nível de competência é superior/inferior ao necessário para executar um trabalho da forma esperada.

A Superqualificação/formação (subqualificação/formação) ocorre quando o nível de qualificação/educação é superior (inferior) ao nível necessário para executar um trabalho de forma adequada.

A classificação de ocupações norueguesa Standard for Yrkesklassifisering (APRISCO) é baseada na ISCO-08. Consiste de quatro níveis e está disponível em norueguês. Foi adotada oficialmente em 2011.

Taxonomia é a prática e a ciência da classificação. A palavra tem suas origens nas palavras gregas τάξις, taxis (que significa‚ ordem ou sistema) e νόμος, nomos (que significa lei ou ciência). A taxonomia utiliza unidades taxonômicas, conhecidas como táxons e são organizadas em uma estrutura hierárquica. Tipicamente, a organização é baseada em relações entre supertipos e subtipos, também conhecidas como relações entre generalizações e especializações ou, menos formalmente, relações entre pais e filhos. Nesse tipo de relação hereditária, o subtipo tem, por definição, as mesmas propriedades, comportamentos e restrições que o supertipo, mais uma ou mais propriedades, comportamentos ou restrições adicionais.

Exemplo
Engenheiro civil  é um subconceito de engenheiro, e o engenheiro civil também é um engenheiro, mas nem todo engenheiro é também um engenheiro civil.

A taxonomia de competências do Reino Unido foi criada pela Nesta, uma fundação de inovação com sede no Reino Unido. É a primeira taxonomia de competências baseada em dados que ajuda a medir a escassez de qualificações no Reino Unido. Atualmente, ele mapeia 10.500 habilidades únicas que são mencionadas em 41 milhões de anúncios de emprego no Reino Unido entre 2012 e 2017. As habilidades incluem tarefas específicas, conhecimento, programas de software e atributos pessoais.  JANZZon! é regularmente mapeado com esses dados de taxonomia de habilidades do Reino Unido e constantemente reforçada com mais conteúdo semântico e idiomas.

Vieses cognitivos são padrões sistemáticos de desvio de norma ou racionalidade no julgamento e são frequentemente estudados nas disciplinas de humanas. Podemos, grosseiramente, classificar os vieses cognitivos nas seguintes categorias: vieses de tomar decisões, vieses de crenças e comportamentos, vieses sociais e vieses de memória. Bias em inteligência artificial refere-se a quando um sistema de computador reflete os valores implícitos dos humanos que o criaram. Porque nenhuma tecnologia é livre de seres humanos e eles são extensões de seus criadores, portanto é extremamente difícil manter o algoritmo, dados ou ferramentas completamente imparciais, pois são todas criações humanas. Na JANZZ.technology, estamos conscientes das nossas acções e de como estas afectarão os nossos clientes e todos os utilizadores dos nossos serviços e ferramentas de IA. Nos esforçamos ao máximo para que as nossas soluções não tenham um efeito desproporcionado sobre alguns grupos de utilizadores em relação a outros e estamos dispostos a fazer análises de imparcialidade ao mais alto nível (preconceitos típicos, que são completamente eliminados nas aplicações JANZZ, incluindo idade, sexo, origem, etc.).

Para mais informações, por favor consulte:

https://pt.wikipedia.org/wiki/Lista_de_vieses_cognitivos

https://www.topbots.com/pay-attention-man-behind-curtain/?

O World Wide Web Consortium (W3C) é uma comunidade internacional que desenvolve normas abertas para assegurar o crescimento da internet em longo prazo. Sua missão é levar a World Wide Web ao seu potencial máximo, desenvolvendo protocolos e diretrizes que assegurem o crescimento da internet em longo prazo.

Ao estimular a inclusão de conteúdo semântico nas páginas da internet, a Web Semântica procura converter a internet atual, dominada por documentos não estruturados e semi-estruturados, em uma “rede de dados”. O principal objetivo da Web Semântica é estimular a evolução da internet, permitindo aos usuários encontrar, compartilhar e combinar informações mais facilmente. Entretanto, as máquinas não conseguem realizar todas essas tarefas sem o auxílio de um ser humano, pois as páginas da internet são projetadas para serem lidas por pessoas, não por máquinas. A Web Semântica é uma prospecção de informações que podem ser imediatamente interpretadas por máquinas, de forma que as máquinas possam executar uma parcela maior do entediante trabalho envolvido na busca, combinação e ação das informações via internet. A Web Semântica, conforme vislumbrada originalmente, é um sistema que permite às máquinas “compreender” e responder a solicitações complexas de seres humanos, com base nos respectivos significados. Essa “compreensão” exige que as fontes de informações utilizadas sejam estruturadas semanticamente. [Wikipedia]

As Qualificações de competências profissionais (Work Skills Qualifications – WSQ) é um sistema de credenciais  da Agência de Desenvolvimento de Mão de Obra de Cingapura. Seu objetivo é treinar, desenvolver, avaliar e reconhecer pessoas das principais competências que as empresas procuram nos candidatos em potencial.