Plágio no Ensino Superior e mediação ética da informação / REBECIN
Os resultados indicam a ausência de uma política institucional articulada sobre autoria, plágio acadêmico e integridade científica, a predominância de medidas punitivas e a fragilidade dos processos de mediação da informação. A partir desses achados, propõe-se a implementação de uma estratégia de mediação ética da informação, materializada na elaboração de uma minuta de resolução institucional, concebida como instrumento pedagógico e formativo orientador das práticas de leitura, escrita e autoria. Conclui-se que o enfrentamento do plágio requer ações institucionais integradas, capazes de deslocar o foco da responsabilização individual para uma perspectiva de corresponsabilidade ética, formativa e institucional, promovendo uma cultura de integridade científica no ensino superior.
Inteligência Artificial Generativa e Integridade Científica: Um Guia do Escritório de Integridade em Pesquisa dos EUA / Universo Abierto
O documento baseia-se em uma premissa fundamental: o uso de IA generativa não constitui, por si só, má conduta científica. De modo geral, pesquisadores e instituições devem aplicar as mesmas melhores práticas que adotariam na ausência de IA. No entanto, o uso dessas ferramentas pode levar a casos de fabricação, falsificação ou plágio; portanto, é crucial avaliar se tal utilização representa um desvio significativo das práticas aceitas pela comunidade científica pertinente. Para tanto, os comitês de pesquisa devem analisar todas as evidências disponíveis e incluir especialistas da área de pesquisa específica; além disso, o ORI considera útil envolver especialistas em IA quando for necessário compreender as ferramentas empregadas.
Um princípio central da orientação é a transparência quanto ao uso de IA. O ORI recomenda que os pesquisadores identifiquem as ferramentas de IA generativa utilizadas durante a pesquisa, a preparação do manuscrito ou a elaboração de propostas de financiamento, e expliquem como essas ferramentas foram empregadas. Tais informações podem facilitar a reprodutibilidade da pesquisa e servir como defesa contra certas alegações de má conduta. Contudo, divulgar o uso de IA não garante que tal utilização seja considerada legítima; se a aplicação da ferramenta contrariar práticas aceitas pela comunidade científica, ela ainda poderá constituir evidência de má conduta. Da mesma forma, o uso de IA para gerar ou processar dados exige uma verificação cuidadosa.
Respeitar o participante da pesquisa em sua dignidade e autonomia, reconhecendo sua vulnerabilidade, assegurando sua vontade de contribuir e permanecer, ou não, na pesquisa, por intermédio da manifestação expressa, livre e esclarecida;
Ponderar entre riscos e benefícios, tanto conhecidos como potenciais, individuais ou coletivos, comprometendo-se com o máximo de benefícios e o mínimo de danos e riscos; Garantir que danos previsíveis sejam evitados; e
Ter relevância social, o que garante a igual consideração dos interesses envolvidos, não perdendo o sentido de sua destinação sócio humanitária.
Crossref e DataCite lançam guia sobre importância dos metadados na integridade científica / Open Science
A Crossref e a DataCite publicaram um novo guia dedicado ao papel dos metadados na integridade da investigação científica, disponibilizado em abril de 2026. O documento, intitulado “Why metadata matters for research integrity and how to contribute”, procura orientar a comunidade académica sobre como utilizar e enriquecer metadados no contexto da ciência aberta.
O guia parte da premissa de que os metadados associados a resultados científicos são fundamentais para garantir a integridade. Segundo o documento, estes dados permitem criar um rasto verificável sobre os outputs de investigação, contribuindo para avaliar a sua fiabilidade e rigor.
Apresentamos o Selo de Informações sobre Publicações: Mais uma ferramenta para o seu conjunto de ferramentas de integridade em pesquisa / DOAJ
A PKP está agora dando um passo além para ajudar a enfrentar os desafios de integridade e transparência que todo o setor enfrenta – desde periódicos de nicho até aqueles publicados por grandes editoras comerciais – com a introdução do Selo de Informações da Publicação / Publication Facts Label (PFL). Inspirado no amplamente utilizado rótulo de informações nutricionais , seu objetivo é compartilhar de forma rápida e fácil informações sobre um artigo científico com qualquer pessoa que o esteja lendo, seja outro pesquisador, um jornalista, um formulador de políticas, um membro do público ou qualquer outra pessoa. O selo aparece como um menu suspenso na página inicial do artigo e, em vez de emitir um julgamento de valor sobre o conteúdo do artigo, fornece informações sobre a adesão do artigo a padrões de publicação acadêmica bem estabelecidos. Isso inclui dados como o número de revisores, o tempo até a publicação, se há algum conflito de interesses ou conjuntos de dados relacionados ao artigo e muito mais (veja a Figura 1). Todos os dados do selo são extraídos diretamente do sistema de publicação, o que ajuda a garantir sua validade e aumenta o nível de segurança contra ataques cibernéticos.
Portaria do CNPq detalha diretrizes de integridade na pesquisa com o uso de inteligência artificial / Jornal da USP
No mês passado, o Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) publicou a portaria nº 2.664, de 6 de março de 2026, responsável por instituir a nova Política de Integridade na Atividade Científica. A norma, respaldada pelos atribuições do órgão definidas no decreto nº 11.229/2022, estabelece as diretrizes de integridade na pesquisa, incluindo a obrigatoriedade de declarar o uso de ferramentas de Inteligência Artificial Generativa (IAG).
Segundo o professor Alan Angeluci, do Departamento de Jornalismo e Editoração e do Programa de Pós-Graduação em Comunicação, ambos da Escola de Comunicações e Artes (ECA) da USP, a Portaria organiza de forma mais clara o que o conselho entende por integridade na atividade.
Integridade científica: uma sociologia das boas práticas / BBF
Esta obra oferece lições valiosas para bibliotecários que atuam em instituições acadêmicas. Demonstra que a integridade científica visa uma abordagem qualitativa e cumulativa, semelhante à promovida pela ciência aberta. A importância da boa gestão de dados e do acesso aberto aos dados de pesquisa é mencionada diversas vezes no livro, que enfatiza “a importância dada […] ao retorno aos dados originais da pesquisa ” (p. 283) no âmbito da avaliação pós-publicação. Essa transparência fortalece a confiabilidade do trabalho científico e, consequentemente, a credibilidade que ele recebe. Da mesma forma, o perfil de um cientista ético indica que ele ” assegura a reprodutibilidade de seu trabalho preservando todos os dados brutos e documentando com precisão seus métodos de pesquisa para permitir a verificação futura ” (p. 32). Dessa forma, ele evita as muitas práticas de pesquisa questionáveis que envolvem gestão de dados inadequada.
Responsabilizar sem formar é só metade do trabalho / Limongi
O CNPq publicou em março de 2026 a Portaria nº 2.664 — a política de integridade científica mais abrangente já produzida por uma agência de fomento brasileira. Quarenta artigos. Oito capítulos. Um sistema que vai da advertência formal à suspensão do Currículo Lattes. Vale a leitura.
Mas o que me interessa aqui não é o que a portaria proíbe. É o que ela escolheu não fazer.
Em nenhum momento o texto menciona ferramentas de detecção de IA. Nenhuma referência a Turnitin, GPTZero ou qualquer mecanismo de rastreamento tecnológico. A IA generativa aparece no Art. 9 como um item dentro de uma política mais ampla de conduta — não como o problema central.
Essa escolha não é omissão. É posição. E é a posição correta.
Política de Integridade na Atividade Científica do CNPq / CNPq
Art. 32. São consideradas infrações graves: I – prática de autoplágio; II – envio de informações inverídicas sobre eventuais infrações à Política supostamente cometidas pelos identificados no art. 4º; III – inserção de informação inconsistente no Currículo Lattes com efeitos sobre a avaliação de produtividade do pesquisador pelo CNPq.
Art. 33. São consideradas infrações gravíssimas: I – fabricação, falsificação ou manipulação fraudulenta de dados, procedimentos ou resultados de pesquisa; II – prática de plágio; III – submissão ou publicação duplicada de resultados, fragmentação indevida de resultados; IV – participação na comercialização indevida de produção científica; V – descumprimento de obrigações legais específicas relativas à obtenção de documentos e permissões prévias necessárias à execução da pesquisa científica; VI – condutas discriminatórias, preconceituosas ou de assédio em processos seletivos ou nas relações profissionais no âmbito das atividades científicas. VII – retaliação contra pessoas que tenham fornecido informações ou colaborado com apuração de suposta má conduta; VIII – nepotismo na indicação de bolsistas em projetos de pesquisa; IX – reincidência, no período de 5 anos, de infrações consideradas graves; X – burla de processos avaliativos nos julgamentos do CNPq.
Integridade científica e segurança da pesquisa / OFIS
A coordenação entre as políticas de segurança da pesquisa e as políticas de integridade científica, tanto em nível nacional quanto local, visa garantir que as considerações sobre integridade científica estejam melhor integradas à prevenção e ao gerenciamento de tentativas de interferência estrangeira na pesquisa. A complementaridade dos marcos institucionais deve buscar um equilíbrio entre medidas excessivas que possam dificultar o avanço do conhecimento ou a liberdade acadêmica e medidas excessivamente brandas que seriam ineficazes diante da sofisticação dos mecanismos de interferência e da magnitude de suas consequências.
O que é integridade científica hoje em dia? / The Conversation
Num contexto em que a produção científica está sujeita a múltiplas pressões e em que teorias pseudocientíficas circulam nas redes sociais, a integridade científica surge, mais do que nunca, como um dos pilares da confiança na ciência. Convidamos você a descobrir as conclusões do livro Integridade Científica: Sociologia das Boas Práticas, de Catherine Guaspare e Michel Dubois, publicado pela PUF em 2025.
A integridade científica é uma prioridade institucional amplamente reconhecida. Para além da detecção e do tratamento de condutas científicas inadequadas, a maioria das instituições de ensino superior e de pesquisa partilha hoje o objetivo comum de promover uma cultura de boas práticas de pesquisa.
Por que os autores não divulgam o uso de IA e o que as editoras devem (ou não) fazer a respeito / Scholarly Kitchen
Com 62% dos pesquisadores relatando o uso de IA em algum momento de seus processos de pesquisa e publicação, seria de se esperar que os editores encontrassem uma profusão de declarações e divulgações sobre o uso de IA. No entanto, apenas uma porcentagem ínfima de autores parece de fato divulgar o uso de IA. Pesquisas recentes indicam que existe uma grande quantidade de artigos publicados nos quais os autores utilizam IA sem divulgá-la. Um estudo revisou aleatoriamente 200 artigos e encontrou apenas duas declarações de autores. Essa pesquisa inicial revela um abismo entre as diretrizes e a prática.
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