QUALIFICAÇÃO DE DOUTORADO

DISCENTE: Maria Emilia Bastos Stenzel.

TÍTULO: Transições Escalares e Emergência Ontológica. Mediação e organização espacial
da informação em sistemas heterogêneos.

HORÁRIO E DATA: 17/07/2026, às 16H00

COMPOSIÇÃO DA BANCA:
Dr. Claudio Gottschalg Duque - Presidente - (PPGCINF/UnB)
Dra. Fernanda Farinelli - Membro Titular Interno à UnB - (PPGCINF/UnB)
Dr. Paulo César Rodrigues Borges - Membro Titular Externo (IESB)
Dr. Tomas Orlandi – Membro Suplente Externo (Grupo Governança Inteligência Artificial)
LOCAL DA REALIZAÇÃO DA BANCA:
Presencialmente na sala 213 e remoto pelo MS Teams
https://teams.microsoft.com/meet/256548084047451?p=WKYJ4UqubvqxoYRccw
RESUMO: A tese investiga as transições entre escalas e regimes espaciais heterogêneos
como problema de organização espacial da informação. Parte-se do entendimento de que
representar, classificar e modelar informação espacial não constitui operação neutra ou
meramente instrumental, pois envolve compromissos ontológicos relativos ao que conta
como entidade, relação, limite, escala, continuidade e pertencimento. O problema central
consiste em compreender como entidades e relações espaciais se estabilizam, perdem
estabilidade ou se reconfiguram quando atravessam regimes territoriais, técnicos,
simbólicos e computacionais distintos. A pesquisa situa-se no campo da Ciência da
Informação, com ênfase na organização da informação e do conhecimento, nas ontologias
espaciais e nos Sistemas de Informação Espacial, articulando contribuições da Filosofia da
Técnica, da Teoria da Arquitetura, da Antropologia Relacional, das ontologias formais e
relacionais e dos sistemas computacionais de representação espacial. Metodologicamente,
combina revisão crítica da literatura, análise conceitual, explicitação de compromissos
ontológicos, comparação entre regimes de espacialização e formulação de um modelo
conceitual-formal, operacional e generativo de mediação em transições escalares. Esse
modelo articula três camadas: continuidade paramétrica, associada ao PSM/NURBS;
inferência relacional local, baseada em Graph Convolutional Networks; e recursividade
multiescalar, associada às Fractal Neural Networks. São considerados como campos críticos
de incidência a diversidade territorial e cultural brasileira, os contextos periurbanos de fusão
campo/cidade, a integração entre regimes computacionais de espacialização e as
infraestruturas urbanas multiescalares associadas à Mobilidade Aérea Urbana e aos
sistemas UAM/UTM. A tese contribui para a Ciência da Informação ao propor uma
abordagem em que a mediação ontológica complementa a interoperabilidade, permitindo
reconhecer, preservar, transformar e formalizar entidades, relações, continuidades e
possíveis relators espaciais emergentes em contextos multiescalares, heterogêneos e
híbridos