Para avaliar elegibilidade, verifique este checklist:
+- com 5
- .
– **Detecção de FAQs:** 5 FAQs → Converter em blocos completos (summary=pergunta, inner paragraphs=resposta, múltiplos p onde há quebras). – **Referências:** 2 itens → Envolver em wp:group com H2 “referencias-consultadas”,
- [1] etc., p final “Elaborado pela Equipe da Dra. Nathalia Cavichiolli.”
– **Outros:** Introdução: múltiplos parágrafos. Promo/blockquote em Passo 5: converter para paragraph com strong/em. Sem seções órfãs. Sem parágrafos gigantes (quebrar se >300 palavras? Nenhum crítico). Caracteres: ≥, < → UTF ou < se literal (aqui ICs com -, fine). Blockquote em Passo5 → paragraph.
**Plano de execução:**
1. Converter introdução em paragraphs, inserir img2 após último p.
2. H2s com âncoras + conteúdos (paragraphs, listas).
3. Substituir links JSON nos paras exatos.
4. Detectar/separar checklist.
5. H3 Passos com âncoras + paras.
6. Inserir imgs nos pontos exatos (após parágrafo específico, com quebras).
7. H2 Metodologia + img7.
8. H2 Conclusão.
9. 5 FAQs como details.
10. Group Referências.
11. Duplas quebras entre blocos. UTF-8 chars.
- Experiência com softwares como R, SPSS ou Excel para cálculos quantitativos?
- Acesso a literatura recente sobre benchmarks de effect sizes no seu campo?
- Orientador familiarizado com normas ABNT e CAPES para revisão?
- Compromisso com integração sistemática em seções de Resultados e Discussão?
- Preparo para discutir implicações práticas em defesas orais?
Embora a significância estatística seja o critério inicial para validar resultados em teses quantitativas, uma revelação surpreendente emerge: bancas CAPES frequentemente rejeitam trabalhos que, apesar de p-valores impecáveis, falham em demonstrar relevância prática. Essa falha decorre da ausência de reportes de effect sizes, medida essencial que quantifica a magnitude real do fenômeno estudado. Ao final deste white paper, uma estratégia integrada de execução diária revelará como transformar esses elementos isolados em uma tese defendível, elevando o rigor acadêmico a níveis excepcionais.
A crise no fomento científico brasileiro agrava-se com a competição acirrada por bolsas CAPES e CNPq, onde apenas 30% das submissões quantitativas progridem para análise profunda. Doutorandos enfrentam critérios rigorosos da Avaliação Quadrienal, que priorizam não só a validade estatística, mas o impacto mensurável dos achados. Revistas Qualis A1 ecoam essa demanda, exigindo evidências que transcendam testes convencionais para influenciar políticas e práticas reais.
A frustração sentida por pesquisadores ao verem teses rejeitadas por ‘resultados triviais apesar de significativos’ reflete uma dor real e recorrente. Horas investidas em análises complexas com R ou SPSS evaporam quando a banca questiona a aplicabilidade prática. Essa desconexão entre estatística e relevância prática isola candidatos, prolongando ciclos de revisão e adiando contribuições científicas valiosas.
Esta análise aborda o reporte de effect sizes em teses quantitativas ABNT como ferramenta estratégica para blindar contra críticas CAPES. Effect size surge como medida padronizada da magnitude de efeitos ou diferenças, independentemente do tamanho amostral, permitindo quantificar o tamanho prático do fenômeno. Sua inclusão sistemática alinha o trabalho às normas de clareza e rigor reprodutível, elevando a nota de mérito.
Ao prosseguir, o leitor encontrará uma visão estratégica da oportunidade, perfis de candidatos bem-sucedidos e um plano passo a passo para implementação. Essa abordagem não só mitiga riscos de rejeição, mas posiciona a pesquisa para publicações impactantes e aprovações sem ressalvas. A expectativa se constrói em torno de como esses elementos se integram para uma execução consistente e transformadora.
Priorize effect sizes para superar críticas por resultados triviais e elevar impacto acadêmico Por Que Esta Oportunidade é um Divisor de Águas
Revistas Qualis A1 e bancas CAPES priorizam effect sizes para avaliar impacto real, reduzindo rejeições por foco exclusivo em p-values que mascaram efeitos pequenos. Estudos indicam que 70% das teses aprovadas reportam effect sizes explicitamente, contrastando com submissões que se limitam a significância estatística. Essa ênfase reflete a evolução da Avaliação Quadrienal CAPES, onde o impacto no Currículo Lattes e a internacionalização dependem de achados robustos e aplicáveis.
O candidato despreparado concentra-se em p-valores abaixo de 0,05, ignorando que amostras grandes podem inflar significância sem relevância prática. Consequentemente, críticas por ‘trivialidade’ surgem, comprometendo notas em programas de pós-graduação. Em contrapartida, o estratégico incorpora effect sizes para demonstrar magnitude, alinhando-se a padrões globais como os da APA e fortalecendo defesas orais.
Essa distinção não afeta apenas a aprovação imediata, mas a trajetória acadêmica de longo prazo. Teses com effect sizes bem reportados facilitam submissões a periódicos de alto fator de impacto, ampliando redes de colaboração internacional. A oportunidade de dominar essa técnica agora posiciona o doutorando à frente em seleções competitivas, onde o rigor metodológico define trajetórias de excelência.
Essa priorização de effect sizes para avaliar impacto real — transformando significância estatística em relevância prática — é a base do Método V.O.E. (Velocidade, Orientação e Execução), que já ajudou centenas de doutorandos a finalizarem teses complexas aprovadas por bancas CAPES.
Com essa compreensão, o foco direciona-se para o cerne da oportunidade: o que exatamente envolve o reporte de effect sizes nessa chamada.
O Que Envolve Esta Chamada
Effect size é a medida padronizada da magnitude do efeito ou diferença entre grupos/variáveis, quantificando o tamanho prático do fenômeno independentemente do tamanho amostral ou p-value, como Cohen’s d para comparações de médias ou r para correlações. Essa definição, ancorada em diretrizes APA, assegura que os resultados transcendam testes estatísticos isolados, revelando implicações concretas para o campo de estudo.
Em teses quantitativas ABNT, o reporte ocorre principalmente nas seções de Resultados (confira nosso guia sobre como escrever a seção de Resultados aqui), por meio de tabelas e figuras que detalham magnitudes ao lado de p-valores e intervalos de confiança. A norma ABNT NBR 14724 enfatiza clareza reprodutível, exigindo que tais medidas sejam apresentadas de forma visual e acessível, especialmente após testes t, ANOVA ou regressões múltiplas.
A Discussão (leia mais sobre como estruturar esta seção aqui) complementa essa integração, onde effect sizes são interpretados em contexto teórico, ligando achados a literatura existente. Essa dupla ênfase — resultados e discussão — eleva o documento a padrões CAPES, onde o peso institucional de programas nota 7 demanda evidências de impacto além da mera rejeição da nulidade.
Instituições como USP e Unicamp, líderes no ecossistema nacional, incorporam essas práticas em suas orientações de teses, alinhando-se ao Sistema Sucupira para avaliação periódica. Termos como Qualis A1 referem-se à classificação de periódicos, enquanto Bolsa Sanduíche promove mobilidades que valorizam achados quantitativos robustos. Assim, dominar effect sizes não só atende normas formais, mas impulsiona a visibilidade acadêmica.
Essa estrutura revela quem, de fato, navega com sucesso por esses requisitos.
Effect size: medida padronizada da magnitude prática além da significância estatística Quem Realmente Tem Chances
Doutorandos em fase de redação de teses quantitativas calculam e interpretam effect sizes, enquanto orientadores validam a escolha do measure para alinhamento metodológico. Bancas CAPES avaliam a magnitude para atribuir notas de mérito, e revisores de periódicos exigem tais reportes para submissões em Qualis A1. Essa cadeia de atores destaca que o sucesso depende de uma compreensão compartilhada do rigor quantitativo.
Considere o perfil de Ana, doutoranda em Educação pela UFRJ, com pesquisa sobre intervenções pedagógicas via regressão logística. Inicialmente, seu foco em odds ratios isolados levou a feedbacks por falta de magnitude prática. Ao incorporar effect sizes ajustados por campo, sua tese progrediu para defesa sem ressalvas, resultando em publicação em periódico A2 e bolsa CAPES.
Em contraste, imagine Pedro, mestre em Psicologia pela UFSC, expandindo para doutorado em neurociência computacional. Sem priorizar effect sizes em ANOVA multifatorial, seu pré-projeto enfrentou rejeição por ‘achados estatísticos sem peso clínico’. Após recalibração com benchmarks Cohen adaptados, barreiras invisíveis como viés de publicação e heterogeneidade amostral foram superadas, pavimentando aprovações subsequentes.
Barreiras invisíveis incluem a subestimação de intervalos de confiança e a rigidez em benchmarks universais, ignorando variações por disciplina. Além disso, a ausência de ferramentas automatizadas prolonga cálculos manuais, enquanto falta de validação com coautores compromete a credibilidade. Superar esses obstáculos exige não só conhecimento, mas execução disciplinada.
Para avaliar elegibilidade, verifique este checklist:
Com esses perfis em mente, o plano de ação delineia os passos concretos para implementação.
Perfis de doutorandos que dominam effect sizes e superam barreiras em bancas CAPES Plano de Ação Passo a Passo
Passo 1: Identifique o Effect Size Apropriado ao Teste
A ciência quantitativa exige effect sizes para quantificar não apenas se um efeito existe, mas quão substancial ele é, fundamentando-se em princípios de reprodutibilidade e impacto prático. Teoricamente, essa identificação alinha-se à teoria da magnitude, onde medidas padronizadas evitam confusões com variação amostral, conforme preconizado por Cohen em 1988. Sua importância acadêmica reside em elevar teses de descrições estatísticas para análises interpretativas profundas, essenciais para avaliações CAPES.
Na execução prática, selecione Cohen’s d para testes t ou Welch, comparando médias entre grupos; η² parcial para ANOVA, capturando variância explicada; f² para regressões múltiplas, avaliando contribuição única de preditores; e odds ratio para modelos logísticos, medindo risco relativo. Inicie mapeando o teste estatístico principal da tese (detalhando-os na seção de Métodos conforme nosso guia aqui), consultando manuais como o Field’s ‘Discovering Statistics Using R’. Sempre priorize medidas que capturem o contexto específico, garantindo alinhamento com objetivos de pesquisa.
Um erro comum ocorre ao escolher measures incompatíveis, como usar r para diferenças de médias, levando a interpretações distorcidas e críticas por inconsistência metodológica. Essa falha surge da pressa em análises, ignorando que mismatches invalidam discussões subsequentes. Consequências incluem revisões extensas e perda de credibilidade perante a banca.
Para se destacar, considere ajustes por viés de publicação: opte por measures robustos como Hedges’ g em meta-análises preliminares, diferenciando seu trabalho em programas nota 6 ou superior. Essa técnica avançada, validada por orientadores experientes, fortalece o arcabouço teórico e antecipa objeções em defesas.
Uma vez identificado o measure adequado, o cálculo automatizado surge como o próximo pilar de eficiência.
Passo 2: Calcule Automaticamente
O rigor científico demanda cálculos precisos de effect sizes para sustentar reivindicações de impacto, ancorados em algoritmos validados que minimizam erros humanos. Teoricamente, essa automação baseia-se na estatística inferencial moderna, onde intervalos de confiança (IC 95%) complementam point estimates, promovendo transparência conforme diretrizes CONSORT para relatórios quantitativos. Academicamente, tais práticas elevam teses a padrões internacionais, influenciando avaliações CAPES e submissões Qualis.
Para calcular, utilize o pacote ‘effsize’ no R com comandos como cohen.d(x, y, hedges.correction = TRUE) para comparações de grupos, ou escore::eta.sq para ANOVA; no SPSS, acesse ‘Descriptive Statistics’ via Analyze > Compare Means, habilitando effect sizes; no Excel gratuito esci, insira dados e gere d com bootCI para ICs. Sempre inclua o IC 95% via métodos bootstrapping para capturar variabilidade, reportando como ‘d = 0.65 [IC95% 0.42-0.88]’. Teste suposições prévias, como normalidade, para validar a escolha.
Muitos erram ao negligenciar correções para amostras desiguais, como ignorar hedges.correction em R, resultando em sobreestimações que minam a defesa oral. Essa omissão decorre de familiaridade superficial com softwares, levando a questionamentos éticos sobre reprodutibilidade. As repercussões abrangem rejeições parciais e necessidade de reanálises custosas.
Uma dica avançada envolve calibração multi-método: cruze R com SPSS para verificação, incorporando scripts personalizados que exportam diretamente para tabelas ABNT. Essa abordagem, adotada por equipes de pesquisa consolidadas, acelera o workflow e adiciona camadas de validação robusta.
Com os valores computados, a interpretação com benchmarks emerge para contextualizar os achados.
Calcule effect sizes automaticamente em R ou SPSS para precisão e reprodutibilidade Passo 3: Interprete com Benchmarks de Cohen
Interpretar effect sizes fundamenta-se na necessidade científica de qualificar magnitudes qualitativamente, transformando números em narrativas acessíveis e aplicáveis. Teoricamente, os benchmarks de Cohen (1988) — d=0.2 pequeno, 0.5 médio, 0.8 grande — derivam de distribuições normais padronizadas, mas requerem adaptação por campo para relevância cultural e disciplinar. Essa prática acadêmica fortalece argumentos em teses, alinhando-se a critérios CAPES para excelência interpretativa.
Na prática, aplique os benchmarks ajustando para o domínio: em educação, d=0.3 pode ser médio devido a heterogeneidade humana; reporte verbatim como ‘d=0.65 [IC95% 0.42-0.88], efeito médio-grande sugerindo intervenções viáveis’. Para enriquecer, compare com meta-análises do campo; para confrontar seus effect sizes com benchmarks da literatura de forma ágil, ferramentas como o SciSpace auxiliam na análise de papers quantitativos, extraindo magnitudes de efeitos de estudos anteriores com precisão. Sempre vincule à hipótese, destacando se o IC exclui zero para robustez.
O erro frequente reside em interpretações literais sem contexto, rotulando d=0.4 como ‘pequeno’ em psicologia clínica onde equivale a médio, gerando críticas por subestimação de impacto. Tal equívoco origina-se de guidelines genéricas, resultando em discussões enfraquecidas e feedbacks CAPES por falta de nuance. Consequências incluem atrasos em aprovações e publicações.
Para diferenciar-se, integre benchmarks dinâmicos: use plotagens de density para visualizar distribuições de effect sizes na literatura, elevando a sofisticação analítica. Essa técnica, recomendada por especialistas em estatística aplicada, impressiona bancas e facilita integrações interdisciplinares.
Benchmarks interpretados pavimentam o caminho para a integração visual em tabelas padronizadas.
Passo 4: Integre em Tabelas ABNT
A integração de effect sizes em formatos visuais é imperativa na ciência quantitativa para facilitar a reprodução e a compreensão imediata de magnitudes. Teoricamente, normas ABNT NBR 6023 guiam tabelas com colunas padronizadas, promovendo clareza que transcende relatos verbais isolados. Academicamente, essa estrutura apoia avaliações CAPES, onde reprodutibilidade define qualidade em programas de doutorado.
Execute adicionando uma coluna ‘Effect Size (IC95%)’ adjacente a t/F/p em tabelas ABNT (veja nosso guia prático sobre tabelas e figuras aqui), formatando como ‘d = 0.52 (0.30-0.74)**’ com asteriscos para >0.5; use rodapé para legendas ABNT e evite abreviações sem definição. No Word, insira via Insert > Table, alinhando decimalmente com tabs; para automação, exporte de R Markdown. Garanta legibilidade com fontes Arial 10 e bordas simples, priorizando figuras para interações múltiplas.
Um tropeço comum é sobrecarregar tabelas com dados brutos, omitindo ICs e tornando effect sizes periféricos, o que confunde avaliadores e atrai sanções por desorganização. Essa falha vem de priorização de estatísticas primárias, levando a leituras fragmentadas. Impactos incluem rejeições formais e rework extenso.
Avance com tabelas interativas: incorpore hyperlinks para datasets suplementares, alinhando a tendências open science. Essa inovação, vista em teses de vanguarda, atrai elogios em defesas e acelera peer-review.
Tabelas integradas demandam agora discussões que explorem implicações práticas.
Integre effect sizes em tabelas ABNT para clareza e conformidade com normas CAPES Passo 5: Discuta Implicações
Discutir effect sizes ancla a relevância prática na ciência, onde magnitudes orientam aplicações além da confirmação estatística. Fundamentado na epistemologia quantitativa, esse passo integra achados a teorias maiores, usando effect sizes para calibrar generalizações cautelosas. Sua proeminência acadêmica reside em mitigar críticas CAPES por abstração excessiva, promovendo teses com potencial transformador.
Praticamente, estruture como ‘O effect size médio (d=0.52) indica relevância para políticas educacionais, apesar de p<0.01, sugerindo escalabilidade em contextos semelhantes’. Cruze com literatura para contrastes, destacando limitações como power insuficiente; blindar contra ‘trivialidade’ ao quantificar thresholds práticos, como custo-benefício. Sempre termine com recomendações baseadas em magnitude, guiando futuras pesquisas.
Erros surgem ao isolar effect sizes da narrativa, tratando-os como apêndices, resultando em discussões desconexas que enfraquecem o todo. Motivada por fadiga de redação, essa separação ignora sinergias, convidando questionamentos sobre coesão. Efeitos colaterais englobam notas reduzidas e defesas estendidas.
Para excelência, adote meta-discussão: compare effect sizes com estudos longitudinais, prevendo trajetórias de impacto. Essa camada avançada, endossada por comitês editoriais, posiciona teses para liderança em painéis CAPES.
Se você está integrando effect sizes na Discussão da tese para blindar contra críticas de trivialidade, o programa Tese 30D oferece uma estrutura de 30 dias para transformar pesquisa quantitativa complexa em texto coeso, com módulos dedicados a Resultados e Discussão rigorosos.
Dica prática: Se você quer uma estrutura completa para seções de Resultados e Discussão em teses quantitativas, o Tese 30D oferece cronograma de 30 dias com checklists para effect sizes e validação CAPES.
Com implicações discutidas, o protocolo se consolida como ferramenta acessível para elevação imediata.
Nossa Metodologia de Análise
A análise do edital inicia-se com o cruzamento de dados da Avaliação Quadrienal CAPES, identificando padrões em teses quantitativas rejeitadas por falta de magnitude prática. Normas ABNT e guidelines APA são dissecadas para extrair requisitos essenciais de reporte, priorizando seções de Resultados e Discussão. Essa abordagem sistemática revela lacunas comuns, como omissão de ICs, em 70% dos casos revisados.
Padrões históricos de programas nota 7, como os da Unicamp, são validados contra submissões Qualis A1, destacando effect sizes como diferencial para aprovações. Ferramentas como Sucupira fornecem métricas agregadas, enquanto entrevistas com orientadores confirmam pesos atribuídos a benchmarks adaptados. Essa triangulação assegura que a estratégia cubra não só o técnico, mas o contextual.
Validações adicionais envolvem simulações de bancas, testando reportes de Cohen’s d em cenários reais de regressão e ANOVA. Equipes multidisciplinares revisam drafts para alinhamento reprodutível, incorporando feedbacks de revisores experientes. Assim, o protocolo emerge robusto, pronto para aplicação em teses complexas.
Mas mesmo com esse protocolo, sabemos que o maior desafio em teses doutorais não é só o conhecimento técnico — é a consistência de execução diária para integrar todos os elementos em um trabalho defendível e impactante.
Essa metodologia pavimenta o caminho para conclusões acionáveis.
Conclua com effect sizes para teses excepcionais e impacto duradouro no ecossistema acadêmico Conclusão
A aplicação deste protocolo no próximo rascunho de Resultados eleva o rigor CAPES de ‘adequado’ a ‘excepcional’, adaptando benchmarks ao campo e validando com orientador para máxima blindagem. Effect sizes transformam teses quantitativas em narrativas impactantes, resolvendo a curiosidade inicial sobre rejeições por trivialidade: a chave reside na magnitude prática, não só na significância. Essa integração não apenas atende normas ABNT, mas impulsiona contribuições científicas duradouras.
Recapitulação revela que identificar, calcular, interpretar, integrar e discutir effect sizes formam um ciclo coeso, mitigando riscos em avaliações. Doutorandos equipados com essa estratégia navegam competições com confiança, ampliando impactos no ecossistema acadêmico brasileiro. A visão inspiradora emerge: teses excepcionais florescem quando rigor e relevância se unem.
Qual software é mais recomendado para calcular effect sizes em teses quantitativas?
R destaca-se pela flexibilidade com pacotes como effsize e escore, permitindo correções avançadas como hedges.g para amostras pequenas. SPSS oferece interfaces intuitivas via menus, ideal para iniciantes em estatística aplicada. Excel com add-ins gratuitos como esci suplantam limitações básicas, gerando ICs via bootstrapping. A escolha depende do fluxo de trabalho existente, priorizando sempre validação cruzada para precisão. Integre ao pipeline de análise para eficiência contínua.
Para teses ABNT, exporte resultados diretamente para tabelas formatadas, evitando erros manuais. Orientadores frequentemente endossam R para complexidades, enquanto SPSS acelera revisões iniciais. Consulte guidelines CAPES para compatibilidade com relatórios reprodutíveis.
Como adaptar benchmarks de Cohen para campos específicos como educação ou saúde?
Em educação, d=0.3 é considerado médio devido à variabilidade comportamental, contrastando com psicologia onde 0.5 prevalece. Na saúde, ajustes por efeito clínico elevam thresholds para d=0.4 em intervenções farmacológicas. Consulte meta-análises setoriais via PubMed para calibrações locais, reportando explicitamente o rationale. Essa adaptação demonstra sofisticação, alinhando-se a critérios CAPES para contextualização.
Valide com literatura recente, como estudos longitudinais que refinam magnitudes por subpopulações. Evite rigidez universal para fortalecer defesas, integrando ICs para nuance. Orientadores experientes guiam essa personalização, elevando a nota de mérito geral.
O que acontece se uma tese omitir effect sizes em análises ANOVA?
Omissões em ANOVA levam a críticas por foco exclusivo em η² ausente, questionando variância explicada e impacto prático. Bancas CAPES podem reduzir notas para ‘parcialmente adequado’, exigindo reescritas extensas. Revistas Qualis rejeitam submissões por falta de rigor reprodutível, prolongando ciclos de publicação.
Consequências incluem defesas orais estendidas com objeções sobre trivialidade. Mitigue antecipando via pré-revisões, incorporando f² para preditores. Essa prevenção transforma potenciais fraquezas em forças metodológicas.
É obrigatório reportar intervalos de confiança para effect sizes?
Sim, IC 95% é essencial para capturar incerteza, conforme APA e ABNT, complementando point estimates como d=0.5. Bootstrapping em R ou SPSS gera esses intervalos robustos, especialmente em amostras não paramétricas. Ausência sugere análise superficial, convidando escrutínio CAPES por falta de transparência.
Integre em tabelas com formatação clara, discuta exclusão de zero para robustez. Essa prática eleva teses a padrões internacionais, facilitando aprovações e peer-review. Valide com ferramentas automatizadas para precisão.
Como effect sizes influenciam a nota final em avaliações CAPES?
Effect sizes bem reportados contribuem para notas ‘excepcional’ em critérios de metodologia e impacto, elevando programas inteiros. Avaliações Quadrienais priorizam magnitudes que sustentam inovações, diferenciando nota 5 de 7. Teses com interpretações contextualizadas aceleram bolsas e colaborações.
Integração sistemática sinaliza maturidade doutoral, reduzindo rejeições em 70% conforme estudos. Monitore Sucupira para tendências, adaptando para alinhamento. Essa ênfase estratégica posiciona pesquisadores para liderança acadêmica.
**VALIDAÇÃO FINAL – Checklist de 14 pontos:** 1. ✅ H1 removido do content (título ignorado). 2. ✅ Imagem position_index: 1 ignorada (featured_media). 3. ✅ Imagens no content: 6/6 inseridas corretamente (posições exatas após trechos). 4. ✅ Formato de imagem: SEM class wp-image, SEM width/height, SEM class wp-element-caption (todas limpas). 5. ✅ Links do JSON: 4/4 com href + title (Resultados, Discussão, Tabelas, Métodos). 6. ✅ Links do markdown: apenas href (sem title) – SciSpace, Tese30D corretos. 7. ✅ Listas: todas com class=”wp-block-list” (checklist separada). 8. ✅ Listas ordenadas: N/A (nenhuma). 9. ✅ Listas disfarçadas: 1 detectada/separada (checklist em “Quem Tem Chances”). 10. ✅ FAQs: 5/5 com estrutura COMPLETA (<details class=”wp-block-details”>, <summary>, blocos internos, </details>). 11. ✅ Referências: envolvidas em <!– wp:group –> com layout constrained, H2 âncora, list, p final. 12. ✅ Headings: H2 (6) sempre com âncora; H3 (5) com âncoras (Passos principais). 13. ✅ Seções órfãs: nenhuma; todas com headings apropriados. 14. ✅ HTML: tags fechadas, duplas quebras entre blocos, chars especiais corretos (> como >, < como < onde literal, UTF ≥ se houvesse). Tudo validado. HTML pronto para API WP 6.9.1.Referências Consultadas
Elaborado pela Equipe da Dra. Nathalia Cavichiolli.