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Repensando a avaliação da atividade científica / Biblios
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Repensando a avaliação da atividade científica / Biblios
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O texto denuncia como a transformação de indicadores em objetivos de desempenho compromete a integridade da pesquisa, propondo abordagens que valorizam o impacto social e a diversidade institucional. Por fim, esta edição especial da 9ª EBBC contribui para um debate histórico sobre métricas, convocando a comunidade a abraçar a corresponsabilidade ética e epistemológica. Repensar as métricas significa refletir sobre que tipo de ciência queremos produzir e para quem. A bibliometria, com rigor e sensibilidade crítica, é essencial para orientar a produção científica não apenas por meio da quantificação, mas também por meio da relevância ética e do fortalecimento do ecossistema acadêmico.
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#ProduçãoCientífica #Bibliometria #AvaliaçãoDaCiência
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Proposta de um modelo de avaliação mista para sistemas de organização do conhecimento: aplicação ao Tesauro Digital Complutense / Revista de Investigación sobre Bibliotecas, Educación y Sociedad
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Proposta de um modelo de avaliação mista para sistemas de organização do conhecimento: aplicação ao Tesauro Digital Complutense / Revista de Investigación sobre Bibliotecas, Educación y Sociedad
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Este estudo aprofunda-se na avaliação do Tesauro segundo a norma ISO 25964-1:2011 e utiliza um modelo misto. Propõe um conjunto de indicadores baseado na norma, com uma pontuação que determina a conformidade do sistema. Esta abordagem é complementada por um questionário aplicado a funcionários de bibliotecas que utilizam o Tesauro, com o objetivo de avaliar a sua satisfação com a ferramenta, identificar potenciais melhorias e comparar as suas respostas com os resultados da avaliação anterior. Acredita-se que este modelo de avaliação possa ser utilizado por outras instituições para avaliar e melhorar os seus tesauros. Após a análise dos resultados, são apresentadas uma série de recomendações para melhorar o nível de conformidade do Tesauro Digital Complutense com a norma. Estas recomendações podem ser aplicadas a sistemas de organização do conhecimento semelhantes e levarão a uma melhoria global da qualidade da ferramenta.
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Uma análise revela que, em 2026, um em cada 277 artigos indexados no PubMed apresenta referências falsas / Retraction Watch
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Uma análise revela que, em 2026, um em cada 277 artigos indexados no PubMed apresenta referências falsas / Retraction Watch
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A análise de artigos indexados no PubMed revelou que cerca de um em cada 277 artigos publicados nas primeiras sete semanas de 2026 fazia referência a um artigo inexistente. Isso representa um aumento significativo em relação à taxa de 2025, de um em cada 458, e à de 2023, de um em cada 2.828. Os pesquisadores, liderados por Maxim Topaz, do Instituto de Ciência de Dados da Universidade de Columbia, utilizaram inteligência artificial para "distinguir falsificações genuínas de discrepâncias de formatação, como títulos abreviados informalmente".
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O grupo de Topaz identificou o aumento mais acentuado de referências alucinadas em meados de 2024, o que, segundo eles, coincidiu com a ascensão das ferramentas de escrita com IA. As descobertas surgem em um momento em que a revista Nature noticiou, no mês passado, que dezenas de milhares de publicações de 2025 "podem incluir referências inválidas geradas por IA". O Retraction Watch já recebeu diversos relatos de citações alucinadas geradas por ferramentas de escrita de artigos científicos como o ChatGPT.
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#PubMed #MásCondutasCientíficas #Citação #AnáliseDeCitação #Retratação
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A pesquisa qualitativa pode e deve ser mais aberta e reproduzível / LSE
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A pesquisa qualitativa pode e deve ser mais aberta e reproduzível / LSE
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Os cientistas sociais qualitativos têm ficado para trás em relação aos seus colegas quantitativos na adoção de abordagens abertas de pesquisa em ciências sociais. Ao discutirem seu novo livro, Patrick Dunleavy e Timothy Monteath descrevem diversas estratégias que podem permitir aos pesquisadores qualitativos demonstrar melhor as evidências de seu trabalho aos leitores e reutilizadores de suas pesquisas.
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A inteligência artificial na pesquisa e no fomento: desafios e oportunidades / CAPES
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A inteligência artificial na pesquisa e no fomento: desafios e oportunidades / CAPES
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A inteligência artificial (IA) está transformando a produção de conhecimento científico, apesar de enfrentar desafios éticos, de transparência e confiabilidade. Na avaliação de pesquisa e fomento, a IA analisa grandes volumes de dados, otimizando processos de avaliação e distribuição de recursos de forma eficiente. Agências de fomento de inúmeros países, como Alemanha, França, Holanda, Noruega e Suíça estão promovendo iniciativas para integrar a IA em seus processos. No Reino Unido, o Research Excellence Framework (REF), modelo de avaliação que carrega muitas similaridades com o adotado no Brasil, está explorando a IA para reduzir a carga sobre revisores. Nesse contexto, organismos internacionais, como a UNESCO e a Comissão Europeia, desenvolveram diretrizes para o uso responsável da IA na educação e ciência, promovendo acesso amplo e práticas éticas. O presente relatório, apresentado como um texto para discussão, apresenta elementos preliminares para fomentar a discussão dos usos possíveis e desejáveis da inteligência artificial na CAPES, destacando o valor da colaboração com outros atores para maximizar o potencial da IA de maneira ética e responsável.
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#IA #PesquisaCientífica #CAPES
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