Tag: PesquisaCientífica

Relatório Pesquisador do Futuro – A confiança na Pesquisa – ressalta as mudanças recentes no cenário acadêmico / ABCD

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Relatório Pesquisador do Futuro – A confiança na Pesquisa – ressalta as mudanças recentes no cenário acadêmico / ABCD

Pesquisadores enfrentam um volume crescente de informações, demandas administrativas e de ensino, incerteza de financiamento e pressão por publicar.

  • 45% dizem ter tempo suficiente para pesquisar
    Apenas 33% esperam aumento de financiamento nos próximos 2–3 anos; otimismo menor na América do Norte e Europa
  • 68% afirmam que a pressão para publicar é maior que há 2–3 anos
  • 74% acreditam que a pesquisa revisada por pares permanece confiável e essencial para a integridade

Ainda assim, questões de reprodutibilidade e da integridade da revisão por pares mostram onde a comunidade pode agir em conjunto para fortalecer o sistema.

#PesquisaCientífica #Cientistas #IA #Tendências

via ABCD

Disponível em: https://www.abcd.usp.br/noticias/relatorio-pesquisador-do-futuro-elsevier/

Guia de Ferramentas de IA / UNESP

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Guia de Ferramentas de IA / UNESP

Este guia reúne ferramentas de Inteligência Artificial externas mapeadas, organizadas por categoria e finalidade de uso. O objetivo é oferecer uma visão confiável e atualizada de soluções que podem apoiar atividades de ensino, pesquisa, gestão e inovação.

As ferramentas aqui listadas não pertencem à UNESP, mas foram selecionadas por seu potencial de aplicação prática e relevância no contexto acadêmico e profissional.

Recomendamos a leitura dos termos de uso dessas feramentas antes de utilizá-las.

#Guias #IA #PesquisaCientífica

Disponível em: https://www2.unesp.br/portal#!/laf/ferramentas-ia/guia-ferramentas-ia/

Alucinações da IA ​​na pesquisa acadêmica: por que as bibliotecas são mais importantes do que nunca / Information Matters

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Alucinações da IA ​​na pesquisa acadêmica: por que as bibliotecas são mais importantes do que nunca / Information Matters

Há alguns meses, uma estudante de graduação veio à biblioteca em busca de um artigo específico. Ela havia encontrado uma citação em outro artigo científico, completa com nome do periódico, volume, número e páginas. Tudo parecia legítimo. O único elemento que faltava era o DOI. A princípio, pensei que fosse um simples problema de indexação. Mas, ao verificar o volume e o número do periódico, descobri que tal artigo não existia. A citação era completamente falsa. Parecia real, mas não era. Na era da IA ​​generativa e dos grandes modelos de linguagem, esse tipo de incidente é cada vez mais comum na pesquisa acadêmica. À medida que utilizamos amplamente ferramentas de IA para escrita acadêmica e revisão de literatura, um novo problema surge: a alucinação por IA.

#IA #PesquisaCientífica

via Information Matters

Disponível em: https://informationmatters.org/2026/07/ai-hallucinations-in-academic-research-why-libraries-matter-more-than-ever/

Prompts (Infalíveis!) para Pesquisa Acadêmica com Inteligência Artificial / Hotmart

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Prompts (Infalíveis!) para Pesquisa Acadêmica com Inteligência Artificial / Hotmart

Apresentamos o ebook “Prompts (Infalíveis!) para Pesquisa Acadêmica com Inteligência Artificial”, uma obra pioneira escrita por Rafael Cardoso Sampaio e Dalson Figueiredo. Com lançamento pela Editora da Universidade Federal do Piauí (EDUFPI), o material é fruto de anos de experiência dos autores em metodologias de pesquisa e aplicações de IA no campo das ciências sociais.

#EngenhariaDePrompts #PesquisaCientífica

via Dalson Figueiredo

Disponível em: https://hotmart.com/pt-br/marketplace/produtos/hagsxd-prompts-infaliveis-para-pesquisa-academica-com-inteligencia-artificial-x3fmk/F104056359L

Claude Science

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Claude Science

A pesquisa científica é frequentemente trabalhosa. Os pesquisadores precisam lidar com dezenas de bancos de dados — cada um com seu próprio esquema —, enfrentar formatos de arquivo que exigem pipelines de dados e visualizadores personalizados, e alternar entre diversas ferramentas: PubMed, Jupyter, R, terminal de cluster, entre outras.

O Claude Science reúne essas ferramentas fragmentadas em um único ambiente de pesquisa, onde os cientistas podem realizar todas as etapas do seu trabalho. Ele auxilia na análise de literatura e na execução de pesquisas de múltiplas etapas, gera artefatos detalhados e permite o refinamento iterativo de figuras e manuscritos até que estejam prontos para publicação. Cada resultado gerado traz um histórico auditável de sua criação, possibilitando a validação e a reprodução dos resultados. Assim como um Jupyter Notebook, o Claude Science pode ser acessado onde você já trabalha: localmente no macOS ou Linux, ou em uma máquina remota via SSH ou nó de login de HPC.

#Claude #PesquisaCientífica #IA

Disponível em: https://www.anthropic.com/news/claude-science-ai-workbench

Posso enviar este PDF para o ChatGPT? Uso de artigos científicos e inteligência artificial: um guia prático para evitar ultrapassar a linha vermelha / BiblioGETAFE

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Posso enviar este PDF para o ChatGPT? Uso de artigos científicos e inteligência artificial: um guia prático para evitar ultrapassar a linha vermelha / BiblioGETAFE

É cada vez mais comum que profissionais de saúde, educadores e pesquisadores utilizem ferramentas de inteligência artificial generativa para ler, resumir, traduzir, organizar informações ou preparar documentos científicos. A pergunta que se repete com frequência em bibliotecas de ciências da saúde é: posso enviar um artigo para o ChatGPT, Copilot, Gemini, Claude, Elicit, Consensus ou outra ferramenta de IA para que ele seja resumido? A resposta curta é: depende. Mas a resposta útil é um pouco mais precisa: Não se trata de proibir o uso da inteligência artificial. Trata-se de saber que tipo de conteúdo podemos enviar, sob qual licença, para qual ferramenta e com qual finalidade.

#PesquisaCientífica #IA

Disponível em: https://bibliogetafe.com/2026/06/17/puedo-subir-este-pdf-a-chatgpt-uso-de-articulos-cientificos-e-inteligencia-artificial-guia-practica-para-no-cruzar-lineas-rojas/

Prompts organizados de acordo com o processo de pesquisa real / Cristian Sepúlveda-Irribarra

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Prompts organizados de acordo com o processo de pesquisa real / Cristian Sepúlveda-Irribarra

Um repositório independente para pesquisar, selecionar e copiar temas acadêmicos. A navegação principal segue três etapas: pré-pesquisa, processo de pesquisa e pós-pesquisa. Dentro de cada etapa, subabas são exibidas para seções comuns do manuscrito.

Esses prompts foram concebidas para apoiar o trabalho intelectual do pesquisador. Elas não substituem a leitura crítica, a tomada de decisões metodológicas, a verificação das fontes, a responsabilidade autoral ou as diretrizes éticas de cada instituição ou periódico.

via Cristian Sepúlveda-Irribarra

#EngenhariaDePrompts #EscritaCientífica #PesquisaCientífica

Disponível em: https://cristiansepulvedai.com/prompt_research.html

Os artigos de pesquisa em IA estão ficando cada vez melhores, e isso representa um grande problema para os cientistas / The Verge

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Os artigos de pesquisa em IA estão ficando cada vez melhores, e isso representa um grande problema para os cientistas / The Verge

Os otimistas em relação à IA generativa têm grandes esperanças em sua capacidade de produzir futuros avanços científicos — acelerando descobertas , eliminando a maioria dos tipos de câncer —, mas a tecnologia está atualmente minando um dos pilares da pesquisa científica, inundando editores e revisores com um fluxo interminável de artigos. Paradoxalmente, quanto melhor a tecnologia se torna em produzir artigos competentes, pior fica a crise.

Durante a última década, o setor editorial acadêmico tem enfrentado as chamadas “fábricas de artigos”, empresas do mercado negro que produzem artigos em massa e vendem direitos de autoria para acadêmicos, médicos ou outros que esperam obter vantagem competitiva com pesquisas publicadas em seus currículos. Tem sido um jogo de gato e rato, no qual as editoras — frequentemente pressionadas pelos chamados detetives científicos, pesquisadores especializados em desvendar pesquisas fraudulentas — fecham uma vulnerabilidade apenas para que as fábricas encontrem uma nova. A IA generativa foi uma dádiva para as fábricas, ajudando-as a burlar os detectores de plágio ao criar imagens e textos totalmente novos. Ainda assim, as alucinações reveladoras da tecnologia significavam que as editoras podiam, pelo menos teoricamente, filtrar grande parte do trabalho dessas empresas. Na prática, os artigos ainda eram publicados, apenas para serem retratados quando os detetives encontravam um diagrama de um rato com genitais inexplicavelmente gigantescos rotulado como “testtomcels” ou um texto salpicado de “como um assistente de IA” que alguém se esqueceu de apagar.

Mas agora a IA evoluiu a tal ponto que consegue produzir artigos convincentes quase em larga escala, permitindo que acadêmicos desesperados por uma publicação fabriquem seus próprios trabalhos. O resultado é uma avalanche de conteúdo científico de má qualidade que ameaça inundar os processos de publicação, revisão por pares, concessão de bolsas de pesquisa e o sistema de pesquisa como o conhecemos hoje.

#Ciência #IA #PesquisaCientífica #GestãoEditorial

via The Verge

Disponível em: https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/930522/ai-research-papers-slop-peer-review-problem

Gemini for Science: Experimentos e ferramentas de IA para uma nova era de descobertas / Google

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Gemini for Science: Experimentos e ferramentas de IA para uma nova era de descobertas / Google

Explore o futuro da descoberta com novas habilidades científicas no Google Antigravity e três novas ferramentas experimentais no Google Labs. Essas ferramentas foram projetadas para ajudar a acelerar etapas essenciais do método científico, desenvolvidas com o Co-Scientist, Alpha Evolve, Empirical Research Assistance e NotebookLM.

Geração de Hipóteses, desenvolvida com o Co-Scientist: A ideação é a essência da ciência, mas nenhum ser humano consegue sintetizar os milhões de artigos publicados anualmente. A Geração de Hipóteses preenche essa lacuna simulando o método científico: ela colabora com pesquisadores para definir um desafio de pesquisa e, em seguida, usa um “torneio de ideias” multiagente para gerar, debater e avaliar hipóteses. Para garantir rigor absoluto, as afirmações são profundamente verificadas e respaldadas por citações clicáveis.
Descoberta Computacional, desenvolvida com AlphaEvolve e ERA (Assistência Empírica à Pesquisa): O progresso científico é frequentemente limitado pelo número de hipóteses que podemos testar realisticamente com experimentos computacionais. A Descoberta Computacional, um mecanismo de pesquisa com agentes, é um protótipo que resolve isso gerando e avaliando milhares de variações de código em paralelo. Isso permite que os cientistas testem novas abordagens de modelagem — para campos complexos como previsão solar ou epidemiologia — que levariam meses para serem analisadas manualmente.
Análise da Literatura, desenvolvida com o Google NotebookLM: Compreender a literatura científica é parte essencial de todas as jornadas de pesquisa. O Literature Insights pesquisa a literatura científica e estrutura os resultados em tabelas com atributos personalizados e pesquisáveis ​​para análise comparativa. Os pesquisadores podem usar o chat para descobrir nuances com base em seu conjunto de dados selecionado e criar artefatos de alta fidelidade, como relatórios, apresentações de slides, infográficos e resumos em áudio e vídeo. Com o poder do NotebookLM, o Literature Insights ajuda a sintetizar descobertas de diversos artigos, identificar lacunas de pesquisa e descobrir áreas de oportunidade.

#PesquisaCientífica #IA #FerramentasOnline

Disponível em: https://blog.google/innovation-and-ai/technology/research/gemini-for-science-io-2026/

A adoção acrítica da IA ​​na ciência é alarmante — precisamos urgentemente de mecanismos de controle / Nature

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A adoção acrítica da IA ​​na ciência é alarmante — precisamos urgentemente de mecanismos de controle / Nature

Quais habilidades elementares pesquisadores em início de carreira devem adquirir para garantir que se tornem cientistas responsáveis, independentemente dos futuros desenvolvimentos tecnológicos? A resposta a essa pergunta varia de acordo com a disciplina. Por exemplo, alguns pesquisadores das ciências humanas estão entusiasmados com o uso de modelos de aprendizagem baseados em linguagem (LLMs) para automatizar entrevistas e a análise de dados qualitativos, enquanto outros argumentam que a leitura e a análise desses dados são cruciais para a compreensão das experiências dos participantes humanos, indo além de resumos quantitativos. Os cientistas devem promover debates abrangentes sobre o assunto agora, em vez de presumir, sem evidências, que a automatização do trabalho inicial não influenciará a expertise de futuros colegas.

Ao navegarmos por esta nova fase da produção de conhecimento, devemos lembrar que os objetivos da indústria não são os mesmos da ciência. A ciência acadêmica não se resume à produtividade; ela também busca a compreensão profunda, a exploração de soluções criativas e a formação de pensadores críticos para serem a próxima geração de pesquisadores. Chegou a hora de a comunidade científica avaliar se os produtos de IA auxiliam ou dificultam esses esforços.

#Ciência #IA #PesquisaCientífica

via Nature

Mapeando as desigualdades no ecossistema da pesquisa acadêmica: uma revisão sistemática da literatura / Quantitative Science Studies

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Mapeando as desigualdades no ecossistema da pesquisa acadêmica: uma revisão sistemática da literatura / Quantitative Science Studies

Identifiquei 22 temas conceituais de desigualdade altamente interconectados, enfatizando a multidimensionalidade e a complexidade do conceito. Analisei as tendências temporais, revelando um aumento recente nas publicações. Uma análise mais aprofundada mostra uma forte predominância de autores e foco do Norte Global, bem como o uso generalizado de métodos quantitativos, especialmente bibliometria. Além disso, examinei o uso de referenciais teóricos e modelos explicativos na literatura, e constatei que o engajamento teórico é geralmente escasso. Da mesma forma, a literatura aborda apenas de forma limitada os fatores estruturais e os efeitos da desigualdade no ecossistema de pesquisa. Concluo a revisão com uma discussão que sintetiza as descobertas e propõe um arcabouço consolidado para apoiar pesquisas futuras.

#PesquisaCientífica #Desigualdade

Disponível em: https://direct.mit.edu/qss/article/doi/10.1162/QSS.a.459/135424/Mapping-inequalities-in-the-academic-research