As palavras-chave não morreram — mas a descoberta não se resume mais apenas à busca / Scholarly Kitchen

As palavras-chave não morreram — mas a descoberta não se resume mais apenas à busca / Scholarly Kitchen

As previsões sobre a “morte das palavras-chave” tendem a subestimar o quão profundamente elas estão inseridas nos fluxos de trabalho de pesquisa. A busca moderna por palavras-chave já é muito mais semântica do que seus predecessores. Quando um usuário digita “melhor restaurante italiano por perto”, o sistema interpreta a intenção, a localização e a preferência — e não apenas correspondências de strings. Em ambientes acadêmicos, o mesmo é cada vez mais verdadeiro: vocabulários controlados, enriquecimento de metadados e indexação semântica vêm aprimorando silenciosamente a busca por palavras-chave há anos.

Mais importante ainda, as palavras-chave ainda resolvem problemas com os quais os sistemas de IA atuais têm dificuldades. A precisão continua sendo fundamental para casos de uso específicos, como códigos de erro, números de produtos, especificações técnicas e frases exatas que exigem correspondência determinística. Pesquisadores profissionais — incluindo advogados, analistas e acadêmicos — frequentemente dependem da lógica booleana precisa para construir consultas abrangentes e reproduzíveis (por exemplo, “mudanças climáticas” OU “aquecimento global”, ou “aprendizado de máquina” E “saúde” NÃO “processamento de imagens”). Essas capacidades não são meros hábitos; são ferramentas essenciais para transparência, controle e rigor metodológico.

#RecuperaçãoDaInformação #PalavrasChave #IA

via Scholarly Kitchen

Disponível em: https://scholarlykitchen.sspnet.org/2026/01/06/keywords-are-not-dead-but-discovery-is-no-longer-just-search/

Recomendação de literatura acadêmica em redes de citação em larga escala aprimorada por grandes modelos de linguagem / Scientometrics 

Recomendação de literatura acadêmica em redes de citação em larga escala aprimorada por grandes modelos de linguagem / Scientometrics 

Em resumo, nosso trabalho não apenas fornece um sistema de dados completo para a construção e análise de redes de citação, mas também introduz um método prático de recomendação que auxilia pesquisadores a navegar pelo crescente volume de literatura acadêmica, facilitando a busca pelos artigos mais relevantes e influentes na era da sobrecarga de informação.

#RecuperaçãoDaInformação #IA #LLMs

Disponível em: https://link.springer.com/article/10.1007/s11192-025-05420-0

A inteligência artificial (IA) é uma substituta, uma ameaça ou uma aliada para bibliotecários especializados? / BiblioGETAFE

A inteligência artificial (IA) é uma substituta, uma ameaça ou uma aliada para bibliotecários especializados? / BiblioGETAFE

Qual seria o papel da IA?
A IA é especialmente útil nos estágios iniciais da pesquisa. Sua força reside na geração de quantidade: ela propõe termos, sugere combinações, elabora estratégias de busca e automatiza tarefas tediosas, como adaptar consultas a diferentes plataformas ou expandir sinônimos. Ela é rápida e eficiente no processamento de grandes volumes de informação.

Qual a contribuição do bibliotecário?
O bibliotecário, por sua vez, contribui com qualidade. Ele não apenas refina a terminologia e valida conceitos relevantes, como também domina o uso de tesauros, compreende a lógica de indexação de cada base de dados e detecta inconsistências que a IA não identifica. Além disso, garante o rigor metodológico: sabe quando um termo é muito amplo, quando um operador pode distorcer a questão de pesquisa e como documentar adequadamente uma estratégia reproduzível.

#RecuperaçãoDaInformação #IA #Bibliotecários

via BiblioGETAFE

Disponível em: https://bibliogetafe.com/2025/12/01/es-la-ia-un-sustituto-una-amenaza-o-un-aliado-para-los-bibliotecarios-especializados/

Análise comparativa na recuperação da informação da coleção Medline via Ebscohost, Embase, Ovid, Portal BVS, Pubmed e Web of Science / Código 31

Análise comparativa na recuperação da informação da coleção Medline via Ebscohost, Embase, Ovid, Portal BVS, Pubmed e Web of Science / Código 31

Os resultados revelaram variações consideráveis no número de documentos recuperados entre as plataformas, mesmo tratando-se da mesma coleção (MEDLINE) e com estratégias idênticas. Observou-se, por exemplo, maior recuperação na Embase, Ovid e EBSCOhost, e equivalência entre PubMed e Portal BVS. A discussão aponta que essas variações decorrem de diferenças nos Sistemas de Recuperação da Informação (SRIs), tais como vocabulários controlados, indexação, tratamento de campos e sintaxe de busca. Tais inconsistências podem impactar negativamente a reprodutibilidade de revisões sistemáticas e a qualidade da síntese de evidências. Conclui-se que compreender o funcionamento técnico de cada SRI e adaptar as estratégias de busca conforme suas especificidades é fundamental para garantir transparência e exaustividade nas revisões.

#InformaçãoEmSaúde #RecuperaçãoDaInformação

Disponível em: https://revista.fumec.br/index.php/codigo31/article/view/42-51

Às vezes, o fruto cai longe da árvore: um estudo de caso sobre erros de precisão na indexação automática do PubMed / Journal of the Medical Library Association

Às vezes, o fruto cai longe da árvore: um estudo de caso sobre erros de precisão na indexação automática do PubMed / Journal of the Medical Library Association

O erro de indexação mais comum foi o uso da palavra “apple” em símiles, metáforas e expressões idiomáticas (80, ou 59,2%), seguido pela presença de “apple” em nomes ou termos (50, ou 37%). Outros erros de indexação foram atribuídos ao uso de “apple” em acrônimos e, em um caso, a uma referência a Sir Isaac Newton. Conclusão: Conforme indicado pelos resultados deste estudo, a indexação automática pode cometer erros ao indexar registros que contêm palavras com significados não literais ou alternativos em seus títulos ou resumos. Os bibliotecários devem estar atentos à existência de erros de indexação automática e orientar os autores sobre a melhor forma de minimizar seus efeitos em seus próprios registros.

#IndexaçãoAutomática #RecuperaçãoDaInformação #PubMed

Disponível em: https://jmla.pitt.edu/ojs/jmla/article/view/2110

LLM é uma camada de apresentação na pesquisa de IA / DEJAN

LLM é uma camada de apresentação na pesquisa de IA / DEJAN

Existe um mito persistente de que os modelos de linguagem de grande porte (LLMs) substituíram fundamentalmente a busca. Na verdade, os LLMs não rastreiam a web, não mantêm índices e não impõem algoritmos de classificação em escala da internet. Eles operam como camadas de apresentação e raciocínio sobre o pipeline clássico de recuperação de informação (RI).

O artigo recente “Por que os Modelos de Linguagem Alucinam” (Kalai, Nachum, Vempala, Zhang, 2025) mostra por que essa distinção é importante: os LLMs inevitavelmente alucinam devido a limites estatísticos e incentivos de avaliação. Sem base em sistemas de recuperação reais, eles não podem fornecer buscas confiáveis.

#IA #LLMs #RecuperaçãoDaInformação

Disponível em: https://dejan.ai/blog/llm-is-a-presentation-layer-in-ai-search/

Introdução à recuperação da informação / Blas Torregrosa García

Introdução à recuperação da informação / Blas Torregrosa García

A recuperação da informação é uma disciplina que ocupa a representação, o armazenamento, a organização e o acesso a elementos de informação. O objetivo da recuperação de informações é obter informações que possam ser úteis ou relevantes para o usuário. Apresentaremos a recuperação de informações como disciplina científica, proporcionando uma caracterização formal baseada na noção de relevância. Exporemos os critérios de avaliação, a forma como se processam os documentos para obter um índice e os diferentes modelos clássicos de recuperação.

#RecuperaçãoDaInformação

Disponível em: https://openaccess.uoc.edu/server/api/core/bitstreams/2463454d-a476-4b75-ab48-8d9d4efc0967/content

A recuperação da informação na Ciência da Informação : diversidade conceitual e evolução teórica / RDBCI

A recuperação da informação na Ciência da Informação : diversidade conceitual e evolução teórica / RDBCI

Resultados: Percebe-se uma evolução conceitual que parte de enfoques técnicos voltados à eficiência dos sistemas, incorpora aspectos cognitivos e interativos e, mais recentemente, dimensões sociais e contextuais. Entre os autores, há consenso sobre a centralidade do usuário, a relevância da mediação informacional e a necessidade de tecnologias adaptáveis. Modelos com interoperabilidade, recuperação multimodal e uso de feedback iterativo são valorizados. Conclusão: A recuperação da informação, no âmbito da ciência da informação, configura-se como processo multifacetado, cuja efetividade depende da articulação entre fundamentos teóricos, recursos tecnológicos e compreensão contextual. Essa integração reforça seu papel estratégico na consolidação da área e na resposta às demandas complexas da sociedade da informação.

#RecuperaçãoDaInformação

Disponível em: https://periodicos.sbu.unicamp.br/ojs/index.php/rdbci/article/view/8678975

DOAJ como um sistema de recuperação de informação: uma perspectiva de estudantes de Ciência da Informação / DOAJ

DOAJ como um sistema de recuperação de informação: uma perspectiva de estudantes de Ciência da Informação / DOAJ

O DOAJ é uma ferramenta de referência vital para a descoberta de periódicos de acesso aberto revisados por pares, desempenhando um papel fundamental na facilitação do acesso global a recursos acadêmicos. A avaliação confirma que o DOAJ atende a diversos padrões internacionais de qualidade, fornecendo dados precisos, abrangentes e de fácil acesso. Sua interface amigável, tempo de resposta rápido e alta taxa de precisão de 94% aprimoram significativamente a recuperação de informações para pesquisadores. No entanto, a plataforma apresenta algumas limitações, incluindo suporte multilíngue restrito, ausência de imagens de capa de periódicos e falta de opções de navegação em árabe, o que pode prejudicar a usabilidade para determinados grupos de usuários.

#DOAJ #RecuperaçãoDaInformação

via DOAJ

Disponível em: https://blog.doaj.org/2025/08/18/doaj-as-an-information-retrieval-system-a-lis-students-perspective/

Guia do bibliotecário sobre IA em ferramentas de pesquisa acadêmica / Katina

Guia do bibliotecário sobre IA em ferramentas de pesquisa acadêmica

Este guia fornece uma visão geral destes assuntos:
– Grandes Modelos de Linguagem (LLMS)
– Construindo uma Resposta com Geração Aumentada de Recuperação (RAG)
– Compreendendo a pesquisa de incorporação (vetorial)
– Por que o uso de embeddings na recuperação reduz a interpretabilidade
– Incorporando a Pesquisa na Prática
– Por que a incorporação de pesquisas leva a resultados menos reproduzíveis
– Reclassificação com incorporação de pesquisa
– Pesquisa híbrida e rerankers

#Guias #RecuperaçãoDaInformação #IA #Buscadores

via Katina

Disponível em: https://katinamagazine.org/content/article/reviews/2025/a-librarians-guide-to-ai-in-academic-search-tools

Pesquisa bibliográfica: Regras simples para confrontar o desconhecido / Medical Journal Armed Forces

Pesquisa bibliográfica: Regras simples para confrontar o desconhecido

A busca bibliográfica constitui a base da maioria das decisões clínicas sobre o gerenciamento de pacientes e é o ponto de partida para todas as pesquisas de cabeceira/bancada. Apesar de ser uma ferramenta essencial no arsenal de todos os profissionais médicos e pesquisadores, a busca bibliográfica continua sendo um desafio, muitas vezes resultando em frustração e desperdício de tempo (e recursos).

#RecuperaçãoDaInformação #PICO #PubMed #PesquisaBibliográgica

Disponível em: https://drive.google.com/file/d/1XPTJqSLqUndsSqhD8VRhBNiscN9YlJFW/view

Como a Geração Z está redefinindo a descoberta no TikTok, Pinterest e muito mais / Search Engine Land

Como a Geração Z está redefinindo a descoberta no TikTok, Pinterest e muito mais

Hoje, plataformas como TikTok, Pinterest e Instagram estão se tornando canais preferidos da geração mais jovem.
Quase 40% dos usuários da Geração Z agora preferem o TikTok ou o Instagram ao Google para pesquisas, desde recomendações de restaurantes até inspiração de moda.
A Geração Z depende 25% menos do Google do que a Geração X para suas pesquisas.

via Search Engine Land

#GeraçãoZ #RecuperaçãoDaInformação #Google #TikTok #MediaçãoAlgorítmica

Disponível em: https://searchengineland.com/gen-z-discovery-tiktok-pinterest-beyond-449244