Tag: InteligênciaArtificial

Análise bibliométrica de aplicações de inteligência artificial em bibliotecas: tendências, padrões de autoria e colaboração global / The Serials Librarian 

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Análise bibliométrica de aplicações de inteligência artificial em bibliotecas: tendências, padrões de autoria e colaboração global / The Serials Librarian 

Os resultados mostram um aumento acentuado nas publicações e citações, particularmente da China, dos EUA e da Índia, o que indica um crescente interesse em IA em bibliotecas. O estudo também aplica a Lei de Lotka para examinar a produtividade dos autores, revelando que um pequeno grupo de autores prolíficos é responsável pela maioria das publicações. Esta pesquisa identifica importantes colaboradores, países e afiliações, fornecendo uma visão abrangente da IA ​​em bibliotecas e oferecendo insights sobre tendências de pesquisa emergentes e áreas para exploração futura. As implicações sugerem a necessidade de maior colaboração internacional e investimento direcionado em pesquisa de IA em biblioteconomia.

#IA #Bibliotecas #ProduçãoCientífica

Disponível em: https://doi.org/10.1080/0361526X.2026.2640464

Potencial da Inteligência Artificial na disseminação da Ciência através de repositórios institucionais / Métodos de Información

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Potencial da Inteligência Artificial na disseminação da Ciência através de repositórios institucionais / Métodos de Información

Este artigo lista e descreve diversas aplicações em que a IA pode ser usada para aprimorar repositórios, como a automatização de processos internos, a disseminação de informações científicas, o aumento da transparência e acessibilidade, a realização de avaliações sociais da ciência, o fornecimento de recomendações personalizadas, a melhoria da tradução, integração e interoperabilidade, a manutenção preditiva, o fomento da colaboração interdisciplinar, a gestão de dados de pesquisa e a detecção de plágio e fraude. Em conclusão, o uso da IA ​​aprimora a experiência de gestores, pesquisadores e usuários de repositórios institucionais, proporcionando transparência em todos os processos e garantindo uma disseminação melhor e mais ampla da pesquisa neles contida.

#Repositórios #IA

Disponível em: https://www.metodosdeinformacion.es/mei/index.php/mei/article/view/IIMEI16-N31-026046

Inteligência artificial e metacognição: saber quando confiar em uma máquina, ou não, nem sempre é óbvio / The Conversation

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Inteligência artificial e metacognição: saber quando confiar em uma máquina, ou não, nem sempre é óbvio / The Conversation

A metacognição — a capacidade de monitorar e regular os próprios processos cognitivos — é a base psicológica para uma supervisão eficaz. Um operador com consciência metacognitiva sabe quando compreende algo, quando está conjecturando e quando seu julgamento é influenciado por fatores que não registrou conscientemente. Essa capacidade não pode ser presumida; ela varia significativamente entre indivíduos, treinamentos e pressões situacionais.

A pesquisa em interação humano-automação documentou um conjunto de falhas que emergem especificamente quando humanos supervisionam sistemas automatizados ou baseados em inteligência artificial. O viés de automação — a tendência de supervalorizar recomendações geradas por máquinas em detrimento do próprio julgamento — é uma das descobertas mais robustas na área.

#IA #Cognição

via The Conversation

Disponível em: https://theconversation.com/ia-et-metacognition-savoir-quand-on-peut-faire-confiance-ou-non-a-la-machine-nest-pas-toujours-evident-279348

‘O maior risco da IA não é substituir, é fazer você parar de pensar’, diz especialista / Exame

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‘O maior risco da IA não é substituir, é fazer você parar de pensar’, diz especialista / Exame

Um dos principais pontos do debate foi o impacto da inteligência artificial sobre o comportamento humano, especialmente entre jovens profissionais. Campos trouxe uma reflexão que marcou o encontro: o risco de uma “atrofia cognitiva” diante do uso excessivo da tecnologia.

“Hoje as pessoas usam inteligência artificial até para mandar um WhatsApp. A gente está delegando tudo, inclusive o pensamento”, afirmou. Ela destacou que esse movimento já afeta processos seletivos, em que candidatos utilizam IA em todas as etapas, do currículo às respostas, o que pode comprometer a autenticidade e o desenvolvimento profissional.

#IA #Cognição

via Exame

Disponível em: https://exame.com/carreira/o-maior-risco-da-ia-nao-e-substituir-e-fazer-voce-parar-de-pensar-diz-especialista/

A biblioteca pública contra o comportamento sedentário cognitivo / EnRed@2.0

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A biblioteca pública contra o comportamento sedentário cognitivo / EnRed@2.0

Hoje em dia, a imediatidade importa mais do que a profundidade. Opiniões são emitidas instantaneamente, sem a aplicação do conhecimento e da experiência que exigem tempo e paciência. O esforço, que é o que realmente nos enriquece, é desvalorizado em comparação com uma mensagem rápida que é compartilhada e gera curtidas num piscar de olhos.

Todos esses comportamentos passivos que exigem pouco esforço mental têm sido chamados de “sedentarismo cognitivo”, que consiste em consumir informações fáceis sem qualquer análise intelectual real.

Isso se relaciona a outros dois termos: custo cognitivo e dívida cognitiva. Custo cognitivo se refere ao quanto nos custa realizar tarefas como memorizar um número de telefone, encontrar o caminho para algum lugar ou resolver um problema de matemática. A dívida cognitiva, por outro lado, é a consequência de permitir que a IA pense por nós. Se delegamos tarefas cerebrais complexas, como ler, analisar, resumir, abstrair e até mesmo imaginar, a essa tecnologia, enfraquecemos nossas mentes e, como um músculo que não é usado, elas acabam se deteriorando e atrofiando. Nossos cérebros precisam de treinamento constante para se manterem ágeis e fortes.

#IA #SedentarismoCognitivo

via EnRed@2.0

Disponível em: https://ws168.juntadeandalucia.es/iaap/revista/2026/03/22/la_biblioteca_publica_contra_el_sedentarismo_cognitivo/

A nova desigualdade educacional: quem tem IA e quem não tem / Revista Educação

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A nova desigualdade educacional: quem tem IA e quem não tem / Revista Educação

A nova desigualdade educacional também passa pela compreensão do uso de tecnologias no ambiente doméstico. Orientar as famílias sobre o uso consciente da IA, seus riscos e possibilidades contribui para uma abordagem mais integrada e consistente.

Por fim, é importante compreender que a questão não é ser “a favor” ou “contra” a inteligência artificial. A tecnologia já é uma realidade e continuará avançando. A questão central é: quem terá condições de utilizá-la de forma crítica, criativa e ética?

Se a escola não assumir esse papel, a desigualdade tende a se aprofundar. Mas, se ela se posicionar como espaço de mediação, reflexão e criação, pode se tornar um agente fundamental de equidade.

#IA #Educação #Escolas #Desigualdade

via Revista Educação

Disponível em: https://revistaeducacao.com.br/2026/03/26/a-nova-desigualdade-educacional-quem-tem-ia-e-quem-nao-tem/

A IA pode ajudar a melhorar a revisão por pares ou só vai piorar as coisas? / Scholarly Kitchen

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A IA pode ajudar a melhorar a revisão por pares ou só vai piorar as coisas? / Scholarly Kitchen

O número de artigos publicados indexados pelo Scopus e Web of Science cresceu 47% entre 2016 e 2022. Só no portfólio da Nature, são quase 350.000 artigos. Para todas as revistas da Elsevier juntas, são 2,9 milhões de artigos. Embora o volume de artigos tenha aumentado, o número de revisores por pares diminuiu. O número de revistas também aumentou; agora existem mais de 40.000 revistas com revisão por pares ativas em todas as áreas de STEM (Ciência, Tecnologia, Engenharia e Matemática). Estamos falando de um volume enorme de artigos publicados sem tempo para lê-los. (…)

Em resumo, o que tenho dito é que o processo de revisão por pares, em sua totalidade, ainda é de vital importância para a ciência, mas que as abordagens tradicionais de revisão por pares — nas quais a ciência se baseia em diferentes graus desde pelo menos o final do século XIX — estão claramente falhando na era atual. O advento da IA, especialmente os modelos de linguagem complexos como o ChatGPT, promete aprimorar o processo de revisão por pares, mas a IA também introduz uma série de novas armadilhas e perigos. Experiências recentes com abordagens alternativas para a revisão por pares acadêmica sugerem que a expertise humana não será substituída no processo de revisão por pares tão cedo. Em termos práticos, o que acredito que isso significa é que, embora a IA possa aumentar a eficiência humana, no geral, é improvável que torne o processo de revisão por pares mais fácil para revisores, editores ou autores.

#RevisãoPorPares #IA

via Scholarly Kitchen

Disponível em: https://scholarlykitchen.sspnet.org/2026/03/18/guest-post-could-ai-help-fix-peer-review-or-will-it-only-make-things-worse/

Um experimento simples sobre IA e indexação / Francisco Foz

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Um experimento simples sobre IA e indexação / Francisco Foz

A ideia do trabalho não surgiu de um grande plano de pesquisa. Veio mais de uma curiosidade prática. Ferramentas de IA generativa estão aparecendo em praticamente todos os lugares. A pergunta que me ocorreu foi simples.

O que acontece se colocarmos uma dessas ferramentas dentro de um processo clássico da biblioteconomia, como a indexação temática?

Foi daí que surgiu a experiência. Testar uma ferramenta baseada no Google Gemini para sugerir temas e possíveis associações com ODS a partir de textos acadêmicos.

Nada muito sofisticado. Mais um teste para observar o comportamento da ferramenta.

#IndexaçãoAutomática #ODS #IA

via Francisco Foz

Disponível em: https://franciscofoz.medium.com/um-experimento-simples-sobre-ia-e-indexa%C3%A7%C3%A3o-3dd0c4b8cdde

Pesquisadores alertam para pasteurização da ciência com IA / Folha de S. Paulo

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Pesquisadores alertam para pasteurização da ciência com IA / Folha de S. Paulo

Antes da IA a literatura científica já estava contaminada por autores estelionatários, periódicos fantasmas e fábricas de trabalhos falsos (“paper mills”). Imagine agora que se torna trivial produzi-los em série vertiginosa. A confiabilidade do sistema de publicação, antes mal e mal garantida pela revisão de pares (“peer review”), vai de vez para o saco.

Há impactos mais sutis à vista. Um trabalho no periódico Trends in Cognitive Sciences alerta para a homogeneização da comunicação científica. Como os grandes modelos de linguagem (LLMs) na base da IA são treinados pela estatística da coocorrência de palavras, textos produzidos com eles acabarão por erradicar a diversidade. “LLMs tendem a reproduzir perspectivas e estilos de escrita convencionais, validados institucionalmente, que espelham os de homens ocidentais, liberais, de alta renda e com alto nível de escolaridade”, diz o artigo. Assim se cria “uma ilusão de consenso que define essas normas como padrão de clareza ou inteligência, ao mesmo tempo em que se silenciam visões de mundo alternativas e formas de expressão culturalmente fundamentadas”.

#EscritaCientífica #IA

via Folha de S. Paulo

Disponível em: https://www1.folha.uol.com.br/colunas/marceloleite/2026/03/pesquisadores-alertam-para-pasteurizacao-da-ciencia-com-ia.shtml

Inteligência Artificial sob a ótica do Código de Ética da Catalogação / Cataloging & Classification Quarterly

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Inteligência Artificial sob a ótica do Código de Ética da Catalogação / Cataloging & Classification Quarterly

Este artigo examina o uso de ferramentas de IA em operações de bibliotecas e metadados sob a ótica do Código de Ética da Catalogação, uma estrutura internacional para uma abordagem responsável e inclusiva da catalogação. Após resumir o histórico da adoção da IA ​​em bibliotecas e as ferramentas atualmente em uso, o artigo descreve os benefícios e riscos do uso da IA ​​e discute estratégias para lidar com os desafios éticos de sua implementação na catalogação. Os autores propõem, então, possíveis caminhos para a criação de diretrizes amplamente aceitas para o uso ético da IA ​​em operações de catalogação e metadados.

#IA #Catalogação #Metadados

Disponível em: https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/01639374.2025.2544137

O Brasil se manifesta a favor da “governança global” da IA ​​e contra a concentração tecnológica corporativa / Boletín SciELO-México

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O Brasil se manifesta a favor da “governança global” da IA ​​e contra a concentração tecnológica corporativa / Boletín SciELO-México

“A Quarta Revolução Industrial está avançando rapidamente, enquanto o multilateralismo recua perigosamente. É nesse contexto que a governança global da Inteligência Artificial assume um papel estratégico”, afirmou. Segundo Lula, “sem ação coletiva, a Inteligência Artificial aprofundará as desigualdades históricas” e deve ser direcionada para o fortalecimento da “democracia, da coesão social e da soberania das nações”.

#IA #SoberaniaDigital

Disponível em: https://boletinscielomx.blogspot.com/2026/03/brasil-se-pronuncia-por-la-gobernanza.html

Preparação para IA e a nova equação de valor na publicação acadêmica / Scholarly Kitchen

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Preparação para IA e a nova equação de valor na publicação acadêmica / Scholarly Kitchen

As editoras não estão mais interagindo com a IA apenas como licenciadoras de conteúdo. Cada vez mais, elas estão adotando estruturas de integração emergentes, como os Protocolos de Contexto de Modelo (MCPs), para conectar seu conteúdo diretamente a sistemas de IA, camadas de recuperação e fluxos de trabalho de agentes de forma controlada e auditável. Um MCP é uma maneira padronizada para que modelos de IA acessem com segurança fontes de informação externas, como conteúdo da editora, bancos de dados, APIs ou sistemas de recuperação, no momento em que uma pergunta é feita, em vez de depender exclusivamente do que o modelo aprendeu durante o treinamento.

À medida que as editoras exploram integrações habilitadas para MCP (Plataformas de Conteúdo Multicanal), um requisito fundamental torna-se evidente: os sistemas de IA só podem ter um desempenho tão bom quanto a estrutura e a fundamentação do conteúdo ao qual têm acesso. As MCPs não interpretam documentos brutos; elas intermediam o acesso a informações que já devem estar preparadas em um formato que os modelos de linguagem possam consumir de forma confiável. Isso transfere a responsabilidade para a editora, que precisa garantir que o conteúdo esteja realmente pronto para IA antes de ser exposto por meio dessas camadas de integração.

#Editoração #IA #MercadoEditorial

Disponível em: https://scholarlykitchen.sspnet.org/2026/02/24/guest-post-ai-readiness-and-the-new-value-equation-in-scholarly-publishing/