Tag: InteligênciaArtificial

Atribuição, proveniência, referência, citação e IA para aplicações de pesquisa – entendendo as diferenças / Scholarly Kitchen

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Atribuição, proveniência, referência, citação e IA para aplicações de pesquisa – entendendo as diferenças / Scholarly Kitchen

Se um ser humano fosse capaz de ler todos os artigos publicados em uma área, recordar instantaneamente cada item e indicar a fonte original, isso poderia ser uma máquina de citação perfeita, combinando compreensão humana e recuperação automática de informações. No entanto, não é isso que as máquinas fazem. As ferramentas de IA não “compreendem” o que leem da mesma forma que os humanos — ou pelo menos não da mesma forma que compreendemos o funcionamento da cognição humana. O que sabemos é que o cérebro humano não calcula pesos vetoriais e compara as diferenças estatísticas entre esses pesos em um espaço n-dimensional. É isso que as máquinas fazem em larga escala, quando “leem” conteúdo e o atribuem a uma fonte.

#Citação #IA #PesquisaCientífica

via Scholarly Kitchen

Disponível em: https://scholarlykitchen.sspnet.org/2026/06/17/attribution-provenance-reference-citation-and-ai-for-research-applications-understanding-the-differences/

Desenvolvimento de normas para IA na pesquisa / Research Information

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Desenvolvimento de normas para IA na pesquisa / Research Information

Como começar a estabelecer diretrizes para o uso de IA na pesquisa:

  • Informe-se sobre iniciativas relacionadas que estejam ocorrendo em sua instituição.
  • Participe ou inicie discussões sobre o estabelecimento de diretrizes para o uso de IA em sua instituição.
  • Defina critérios para as ferramentas que sejam relevantes para sua instituição, levando em conta seus objetivos educacionais e de pesquisa.
  • Avalie criteriosamente qualquer ferramenta de IA que venha a ser adotada em toda a instituição. Utilize uma lista de verificação (checklist) como ponto de partida.
  • Dialogue com instituições semelhantes para entender como elas estão selecionando ferramentas de IA.

#IA #PesquisaCientífica

via Research Information

Disponível em: https://www.researchinformation.info/viewpoint/developing-standards-for-ai-in-research/

Tecnologia da informação e inteligência artificial / Em questão

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Tecnologia da informação e inteligência artificial: desafios éticos e transformações sociais / Em questão

Discute-se como Tecnologia da Informação e Inteligência Artificial ampliam o acesso a conhecimentos, serviços e formas de participação social, mas também intensificam assimetrias, opacidades decisórias, vieses algorítmicos e novas modalidades de exclusão digital. O estudo sustenta que o enfrentamento desses desafios requer políticas públicas, arranjos regulatórios e práticas formativas orientados por transparência, justiça informacional e uso crítico das tecnologias digitais. Conclui-se que a contribuição da Ciência da Informação para esse debate reside em compreender a Inteligência Artificial não apenas como inovação técnica, mas como fenômeno sociotécnico que reorganiza mediações, competências e regimes de legitimidade da informação.

#TecnologiasDigitais #IA

via Em questão

Disponível em: https://seer.ufrgs.br/index.php/EmQuestao/article/view/148632

Inteligência artificial amplia o acesso a acervos históricos e transforma o trabalho dos bibliotecários / CI Express

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Inteligência artificial amplia o acesso a acervos históricos e transforma o trabalho dos bibliotecários / CI Express

A inteligência artificial (IA) está abrindo novas possibilidades para preservar e tornar acessíveis documentos históricos que, durante décadas, permaneceram restritos aos arquivos físicos de bibliotecas. Essa transformação é discutida no artigo “Inteligência artificial e seu uso na catalogação retrospectiva: diálogos entre tecnologia e expertise humana”, de autoria da pesquisadora Cintia de Azevedo Lourenço.

O estudo analisa como ferramentas de IA, reconhecimento de textos manuscritos e plataformas de automação podem modernizar a catalogação retrospectiva, processo de conversão de registros bibliográficos antigos em informações digitais pesquisáveis. A principal contribuição da pesquisa é demonstrar, com base na literatura científica, que essas tecnologias podem aumentar a eficiência dos serviços bibliotecários sem substituir o conhecimento especializado dos profissionais responsáveis pela organização da informação.

#IA #Bibliotecários

via CI Express

Disponível em: https://www.cienciadainformacaoexpress.com/post/intelig%C3%AAncia-artificial-ajuda-a-revelar-acervos-hist%C3%B3ricos-e-transforma-o-trabalho-dos-bibliotec%C3%A1rio

Estudantes de doutorado que escrevem sua tese com o auxílio de IA têm menos probabilidade de permanecer na vida acadêmica / Nature

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Estudantes de doutorado que escrevem sua tese com o auxílio de IA têm menos probabilidade de permanecer na vida acadêmica / Nature

A equipe constatou que textos gerados por IA em resumos de teses surgiram em 2023, passando de 1,7% naquele ano para 18,8% em 2025. Entre as teses apresentadas nos primeiros cinco meses de 2026, 29,4% dos resumos continham textos gerados por IA. O uso de IA foi mais expressivo nas áreas de matemática e ciência da computação: 36% dos resumos foram redigidos com o auxílio de IA. Cerca de 41% das teses de doutorado de pesquisadores formados em países de língua não inglesa apresentavam resumos gerados por inteligência artificial (IA), em comparação com 23% das teses de pesquisadores oriundos de países de língua inglesa.

Os pesquisadores também analisaram os perfis de formação e emprego de doutores na plataforma LinkedIn. Entre aqueles que concluíram a graduação nos Estados Unidos, os que apresentaram resumos gerados por IA tiveram 17% menos probabilidade de atuar no meio acadêmico do que aqueles que não utilizaram a tecnologia. Por outro lado, o uso de IA aumentou em 16% a probabilidade de esses doutores trabalharem no setor industrial. Os autores observaram que a relação entre o uso de IA e a obtenção de um cargo na academia foi menos acentuada entre os pesquisadores que cursaram a graduação fora dos Estados Unidos. Os autores reconhecem que os resultados não permitem determinar se a redação assistida por IA comprometeu a capacidade de pesquisa do doutor, nem explicam por que o uso da tecnologia reduziu a probabilidade de atuação no meio acadêmico.

#EscritaAcadêmica #IA #PósGraduação

via Nature

Disponível em: https://www.nature.com/articles/d41586-026-03253-2]

Entre a classificação automatizada e o julgamento profissional: competências bibliotecárias na validação de classificações produzidas por LLMs / ENECIN

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Entre a classificação automatizada e o julgamento profissional: competências bibliotecárias na validação de classificações produzidas por LLMs / ENECIN

Os resultados demonstram que apenas 21,7% das classificações apresentaram coincidência, enquanto as demais demandam diferentes níveis de intervenção profissional. A análise identificou, transversalmente, competências relacionadas à Organização do Conhecimento, à avaliação profissional e à documentação, rastreabilidade e responsabilização informacional, além de análise de assunto, conhecimento de domínio e competências algorítmica, contextual/institucional e ética. Conclui que o ensino de Biblioteconomia e Ciência da Informação deve articular conhecimentos classificatórios consolidados às capacidades de avaliação crítica, supervisão e governança responsável de sistemas de inteligência artificial.

#Classificação #IA #CDD #CDU

Disponível em: https://www.telescopium.ufscar.br/index.php/enecin2026/enecin2026/paper/viewFile/864/642

O dia em que as máquinas começaram a investigar / Enrique Dans

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O dia em que as máquinas começaram a investigar / Enrique Dans

Deveríamos considerar dar crédito àqueles que formulam boas perguntas, àqueles que gerenciam sistemas, verificam resultados e os tornam compreensíveis; e, além disso, valorizar também dados, softwares e recursos que facilitem a replicação. Uma avaliação baseada no conteúdo e nas contribuições, e não em métricas substitutas — ou melhor, métricas que já se tornaram, na prática, prostituídas. A inteligência artificial não precisa nos obrigar a abandonar a meritocracia, mas exige que repensemos suas métricas: é preciso parar de confundir mérito com a quantidade de artigos ou com o suposto prestígio do periódico em que foram publicados. Se não aproveitarmos esta oportunidade para repensar os sistemas de avaliação acadêmica, acabaremos fossilizando a pesquisa em torno de uma simples caricatura de si mesma, sustentada por métricas grotescamente exageradas.

#Ciência #IA

via Enrique Dans

Disponível em: https://www.enriquedans.com/2026/10/el-dia-en-que-las-maquinas-empezaron-a-investigar.html

Inteligência artificial generativa para a pesquisa e a elaboração de teses: guia prático para estudantes, orientadores e instituições de ensino / MDPI

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Inteligência artificial generativa para a pesquisa e a elaboração de teses: guia prático para estudantes, orientadores e instituições de ensino / MDPI

*Generative AI for Research and Thesis Work*, publicado em setembro de 2026 pela MDPI em acesso aberto, oferece um guia prático para incorporar a inteligência artificial generativa à pesquisa acadêmica e à elaboração de trabalhos de conclusão de curso, dissertações de mestrado e teses. Ao longo de suas 272 páginas, a obra aborda as diversas etapas do processo de pesquisa, desde a formulação da pergunta de investigação e a revisão bibliográfica até a análise de dados, a redação, a revisão final e a defesa do trabalho.

O livro explica como utilizar ferramentas como ChatGPT e Claude para gerar ideias, organizar a literatura científica, analisar materiais, aprimorar a escrita e preparar avaliações. Também inclui exemplos de instruções (*prompts*), modelos, listas de verificação e fluxos de trabalho que permitem integrar essas tecnologias de maneira sistemática às atividades acadêmicas. Além disso, aborda o papel de orientadores, docentes e gestores institucionais na orientação dos estudantes e no desenvolvimento de políticas de uso da inteligência artificial.

#EngenhariaDePrompts #EscritaAcadêmica #IA

Disponível em: https://mdpi-res.com/bookfiles/mono/13230/Generative_AI_for_Research_and_Thesis_Work.pdf?v=1791767753

RAG, agentes e automação: 5 termos de IA que profissionais precisam entender / Exame

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RAG, agentes e automação: 5 termos de IA que profissionais precisam entender / Exame

  1. RAG: IA que consulta informações externas
  1. Agentes: IA que executa etapas
  1. Automação: processos que seguem regras
  1. Fine-tuning: adaptar uma IA para uma finalidade
  1. Orquestração: coordenar várias ferramentas

#Palavras #IA

via Exame

Disponível em: https://exame.com/inteligencia-artificial/rag-agentes-e-automacao-5-termos-de-ia-que-profissionais-precisam-entender/

Aplicações de inteligência artificial em bibliotecas universitárias brasileiras / Informação & Sociedade

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Aplicações de inteligência artificial em bibliotecas universitárias brasileiras / Informação & Sociedade

A inteligência artificial (IA) está cada vez mais presente na sociedade e as bibliotecas universitárias não ficam à margem desse movimento. Este estudo analisou as aplicações de IA em bibliotecas universitárias brasileiras, revelando que, embora ainda em estágio inicial, a tecnologia já vem sendo empregada em áreas como o processamento técnico, a pesquisa de informação e a gestão de serviços.

Os resultados demonstram que a IA contribui para a automação de tarefas repetitivas, otimizando processos como a catalogação e a construção de estratégias de busca. No entanto, também foram identificadas limitações importantes, como a dificuldade em lidar com tarefas complexas que exigem interpretação contextual e necessidade de conformidade com normas técnicas.

#IA #BibliotecasUniversitárias

Disponível em: https://periodicos.ufpb.br/index.php/ies/article/view/74167

Integração de Inteligência Artificial em ambientes virtuais de ensino-aprendizagem: desafios e futuras linhas de pesquisa / Bibliotecas, Anales De investigación

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Integração de Inteligência Artificial em ambientes virtuais de ensino-aprendizagem: desafios e futuras linhas de pesquisa / Bibliotecas, Anales De investigación

A análise das oportunidades estabelece que a inteligência artificial amplia as possibilidades de transformação dos ambientes virtuais de aprendizagem ao favorecer experiências educacionais voltadas para as necessidades do estudante. Por outro lado, os desafios analisados ​​evidenciam que a integração está condicionada a fatores tecnológicos, pedagógicos, éticos e institucionais que, ao se inter-relacionarem, reduzem o impacto educacional e exigem a adoção de estratégias. Como perspectivas futuras, é necessário aprofundar o estudo dos efeitos da inteligência artificial no ensino superior, permitindo o desenvolvimento de modelos pedagógicos que orientem sua integração com foco no estudante como criador de conhecimento. (…) A incorporação da inteligência artificial nos ambientes virtuais requer estratégias adaptativas e centradas no estudante, que transcendam o simples uso de tecnologias e se apoiem em condições pedagógicas para alcançar uma integração equitativa, responsável e sustentável.

#IA #EnsinoEAprendizagem

Disponível em: https://revistasbnjm.sld.cu/index.php/BAI/article/view/1181

O Pacto pela Inteligência Artificial / HTXT

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O Pacto pela Inteligência Artificial / HTXT

O artigo argumenta que a incorporação da inteligência artificial ao meio acadêmico exige um pacto normativo fundamentado na integridade científica, na responsabilidade humana e na transparência quanto aos usos dessa tecnologia. Sustenta-se que a IA generativa oferece benefícios significativos para a pesquisa, mas também amplia riscos como referências fabricadas, plágio assistido por IA, geração de dados fraudulentos e a produção de manuscritos sem supervisão intelectual genuína. Nessa perspectiva, o texto defende que a declaração explícita de usos substanciais da IA ​​não apenas ajuda a evitar o descrédito da ciência, mas também preserva a rastreabilidade metodológica e fomenta uma cultura compartilhada de boas práticas entre pesquisadores. Por fim, ressalta-se que os periódicos acadêmicos ocupam uma posição estratégica para consolidar esse pacto por meio de políticas que incentivem uma integração da IA ​​capaz de ampliar, em vez de substituir, o pensamento humano.

#IA #EscritaCientífica

Disponível em: https://raco.cat/index.php/Hipertext/article/view/980000017833