Checklist de elegibilidade:
+- ). 1 lista ul em Conclusão (“O que está incluído”). Referências:
- Experiência básica em análise quantitativa (regressão, ANOVA)?
- Acesso a software R ou SAS?
- Dataset com missing data >5% em teses ABNT?
- Orientador aberto a validação ética de imputações?
- Interesse em reportes reprodutíveis para Qualis?
- Prompts específicos para capítulos de metodologia e resultados em teses
- Comandos para descrever imputações múltiplas, testes MCAR e sensibilidade
- Matriz de Evidências para rastrear autoria e evitar plágio
- Kit Ético de uso de IA conforme CAPES e SciELO
- Acesso imediato para usar hoje no seu dataset
- com links numerados [1].
– FAQs: 5 FAQs → converter cada em bloco completo wp:details.
– Referências: Detectada via array JSON → envolver em wp:group com H2 âncora, ul links, e p “Elaborado pela Equipe da Dra. Nathalia Cavichiolli” (presente no final de Conclusão, mover para refs group).
– Outros: Separador — no final de Conclusão → converter em wp:separator. Introdução: múltiplos parágrafos. Detectar seções órfãs: Nenhuma (todas bem estruturadas). Parágrafos gigantes: Alguns longos, mas temáticos OK (não quebrar).
**Detecção de problemas:**
– Listas disfarçadas: 1 (Checklist) → resolver separando.
– Links originais com **bold**/**itálico**: Manter /.
– Caracteres especiais: ≥, < → < se literal (ex: <5%, <10%).
– Posicionamento imagens ambíguo: Nenhum (instruções claras, "logo após trecho EXATO").
– Elaborado: Mover para refs group.
**Plano de execução:**
1. Converter introdução em parágrafos, aplicar links JSON onde match (link1 na intro).
2. H2s com âncoras (lowercase, hyphens, no accents: ex "por-que-esta-oportunidade-e-um-divisor-de-aguas").
3. Inserir imgs: img2 após final intro; img3 após seção1; img4 após seção2; img5 após Passo1; img6 após Passo5.
4. Em "Quem": Fix lista disfarçada.
5. Plano: H3 Passos com âncoras, aplicar links JSON nos passos.
6. Conclusão: Tratar sub-H2, lista ul, link final, separator.
7. FAQs: 5 blocos details completos.
8. Refs: wp:group com H2, ul [1] links (sem title, pois markdown), p Elaborado.
9. Duas quebras entre blocos. UTF-8 chars diretos onde possível.
10. Checklist final obrigatório.
Em um cenário onde mais de 40% das teses quantitativas enfrentam ressalvas da CAPES por problemas em tratamento de dados, uma abordagem sistemática surge como essencial para blindar a pesquisa contra objeções graves. Dados faltantes, presentes em até 80% dos datasets de surveys e estudos longitudinais, podem invalidar inferências se não manejados com rigor. Ao final deste white paper, uma revelação chave emergirá: frameworks como o MIMC-CAPES não apenas corrigem viés, mas elevam o potencial de publicação em periódicos Qualis A1, transformando fraquezas em forças competitivas.
A crise no fomento científico brasileiro agrava-se com a competição acirrada por bolsas CNPq e CAPES, onde avaliadores demandam transparência estatística irrefutável. Programas de doutorado reportam rejeições em 30% dos casos devido a inferências enviesadas por missing data mal tratada. Essa pressão reflete padrões globais, como os da APA, que enfatizam diagnósticos robustos para validade externa. Assim, o ecossistema acadêmico clama por ferramentas que integrem teoria estatística à prática ABNT.
Frustrações de doutorandos quantitativistas ecoam em fóruns e congressos: horas investidas em coleta de dados evaporam ante críticas por baixo poder estatístico ou viés de seleção. Orientadores frequentemente alertam sobre o risco de retratações, como visto em escândalos recentes de dados manipulados. Essa dor é real e palpável, especialmente para quem equilibra lecionar com pesquisa. Validar essas experiências reforça a necessidade de estratégias acessíveis e eficazes.
Esta chamada envolve o Framework MIMC-CAPES, uma sequência validada para diagnosticar e imputar dados faltantes em teses quantitativas ABNT. Classificados em MCAR, MAR e MNAR, esses dados impactam diretamente a generalização dos achados. Aplicável na limpeza de datasets para análises em capítulos de metodologia, veja como estruturar uma seção clara e reproduzível em nosso guia sobre escrita da seção de métodos, e resultados, o framework mitiga riscos de críticas por falta de rigor. Sua adoção alinha-se às exigências de relatórios estatísticos transparentes.
Ao percorrer este white paper, ganhos concretos surgirão: compreensão profunda dos mecanismos de missing data, passos operacionais para imputação múltipla e dicas para reportes ABNT impecáveis. Para refinar sua escrita científica, consulte nosso guia de gramática inglesa para escrita científica.
Expectativa constrói-se para uma masterclass prática, culminando em metodologia de análise que eleva a credibilidade. Assim, a jornada transforma desafios estatísticos em alavancas para aprovação e impacto científico.
Por Que Esta Oportunidade é um Divisor de Águas
Tratamento inadequado de dados faltantes introduz viés de seleção, que infla taxas de erros tipo I e II, comprometendo a credibilidade perante bancas CAPES. Essas instâncias exigem rigor em relatórios estatísticos para avaliações de Qualis e teses, onde transparência metodológica define sucessos quadrienais. Doutorandos enfrentam rejeições não por falta de ideias, mas por falhas na validação estatística, como subestimação de variância em imputações simples. Essa lacuna reflete na Avaliação Quadrienal da CAPES, onde programas com teses enviesadas perdem pontos em internacionalização e inovação.
O impacto no currículo Lattes revela-se duradouro: teses com ressalvas por viés estatístico atrasam progressão acadêmica e oportunidades de bolsas sanduíche. Candidatos despreparados, que optam por deleção listwise sem testes, veem seu potencial de publicação em periódicos A1 evaporar. Em contraste, abordagens estratégicas como o MIMC-CAPES fortalecem o perfil para editais CNPq, onde 70% das aprovações dependem de robustez metodológica. Assim, dominar missing data emerge como divisor entre estagnação e avanço.
Programas de mestrado e doutorado priorizam essa competência, vendo nela o alicerce para contribuições científicas genuínas. Bancas CAPES escrutinam diagnósticos de missing data para aferir maturidade do pesquisador. Enquanto o despreparado ignora mecanismos MAR/MNAR, o estratégico integra imputação múltipla, blindando contra objeções éticas. Essa distinção catapulta carreiras, abrindo portas para colaborações internacionais e liderança em redes de pesquisa.
Por isso, o Framework MIMC-CAPES representa não apenas correção técnica, mas catalisador para teses de impacto. Sua aplicação sistemática eleva o rigor, alinhando-se às diretrizes ABNT, confira nosso guia definitivo para alinhar seu trabalho à ABNT em 7 passos, e CAPES para relatórios reprodutíveis. Essa estruturação rigorosa da metodologia é a base da nossa abordagem de escrita científica baseada em prompts validados, que já ajudou centenas de doutorandos quantitativistas a finalizarem teses sem ressalvas CAPES por viés estatístico.
Com essa fundação assertiva, o exame do que envolve esta chamada ganha contornos práticos.
O Que Envolve Esta Chamada
Dados faltantes referem-se às ausências de valores em variáveis observadas em datasets de pesquisa quantitativa, classificados em três mecanismos principais: MCAR, onde a probabilidade de missing é constante independente de valores observados ou não; MAR, dependente de dados observados; e MNAR, influenciada por valores não observados, impactando validade interna e generalização dos resultados. Essa classificação fundamenta o Framework MIMC-CAPES, projetado para teses ABNT em ciências sociais, saúde e exatas. A preparação envolve limpeza de surveys e dados longitudinais, onde missing data afeta até 20% das entradas.
Na etapa de preparação, o framework integra diagnósticos visuais e testes estatísticos para guiar imputações seguras. Instituições como Fiocruz e USP incorporam tais protocolos em suas normas, elevando o peso no ecossistema CAPES. Termos como Qualis referem-se à classificação de periódicos, enquanto Sucupira monitora produções; bolsas sanduíche demandam relatórios impecáveis de missing data. Assim, o MIMC-CAPES alinha-se a esses padrões, garantindo conformidade.
Onde se aplica? Primariamente na limpeza e preparação de dados para análises em capítulos de metodologia e resultados de teses quantitativas ABNT, especialmente em surveys e estudos longitudinais. Essa fase crítica precede modelagens como regressão, onde viés de missing pode distorcer coeficientes. Adotar o framework mitiga esses riscos, promovendo inferências robustas. Dessa forma, a chamada transforma rotinas analíticas em práticas blindadas.
Quem Realmente Tem Chances
Doutorandos quantitativistas em ciências exatas, sociais e da saúde formam o núcleo principal, seguidos por orientadores estatísticos que validam protocolos em coautoria. Revisores ad hoc da CAPES e avaliadores de periódicos Qualis A1/A2 atuam como gatekeepers, priorizando teses com tratamento transparente de missing data. Esses perfis demandam familiaridade com R ou SAS, mas o MIMC-CAPES democratiza o acesso via passos acessíveis.
Considere o perfil de Ana, doutoranda em epidemiologia: com dataset de survey exibindo 15% de missing em variáveis demográficas, ela aplica visualizações VIM para mapear padrões, passando de pânico inicial a confiança via imputação múltipla. Seu orientador, estatístico com PhD em biostat, integra testes Little para refutar MCAR, elevando a tese a aprovação sem ressalvas. Ana publica em Qualis A2, impulsionando Lattes.
Em contrapartida, João, engenheiro mecânico sem suporte estatístico, ignora diagnósticos e usa mean imputation, resultando em críticas CAPES por subestimação de variância e viés MNAR. Sua tese recebe ressalvas, atrasando bolsa CNPq. Barreiras invisíveis incluem falta de treinamento em pacotes R como mice, sobrecarga letiva e resistência a sensibilidade para MNAR.
Checklist de elegibilidade:
Esses elementos delineiam quem avança, transformando chances em realidades concretas.
Plano de Ação Passo a Passo
Passo 1: Visualize padrões de missing data
Ciência quantitativa exige visualizações iniciais de missing data para mapear estruturas, fundamentado na teoria de Rubin (1976), que classifica mecanismos e alerta para viés em inferências. Essa etapa assegura transparência, alinhada às diretrizes CAPES para relatórios metodológicos reprodutíveis. Sem ela, teses incorrem em erros de generalização, como visto em avaliações quadrienais onde 25% das ressalvas citam falta de diagnósticos visuais. Assim, a visualização estabelece o alicerce para decisões informadas.
Na execução prática, utilize pacotes VIM ou naniar no R: gere diagramas univariados mostrando porcentagens de missing por variável e multivariados como missing maps para padrões. Inicie carregando o dataset com read.csv(), aplique vis_miss() do naniar para heatmap interativo, anotando % total de missing. Integre gg_miss_var() para barras por variável, facilitando identificação de clusters MAR. Registre saídas em figuras ABNT, seguindo os passos para criar tabelas e figuras sem retrabalho em nosso guia Tabelas e figuras no artigo, para o capítulo de resultados utilizando técnicas de redação organizada, como detalhado em nosso artigo sobre escrita de resultados.
Um erro comum reside em ignorar visualizações, pulando direto para deleção, o que mascara padrões MNAR e leva a viés sistemático. Consequências incluem rejeições em submissões Qualis, pois avaliadores detectam inconsistências não reportadas. Esse equívoco ocorre por pressa em análise principal, desconsiderando que 60% dos datasets exibem missing não aleatório. Por isso, a omissão compromete a integridade da tese.
Para se destacar, incorpore animações temporais com VIM::scatterna() em estudos longitudinais, revelando evolução de missing ao longo do tempo. Essa técnica avança a narrativa metodológica, impressionando bancas CAPES com profundidade diagnóstica. Vincule visualizações a hipóteses do estudo, fortalecendo coerência. Assim, o passo eleva o rigor além do básico.
Uma vez visualizados os padrões, o próximo desafio emerge: testar o mecanismo subjacente para guiar imputações seguras.
Passo 2: Aplique teste de Little
Testes como o de Little fundamentam-se na hipótese nula de MCAR, essencial para validar premissas em modelagens estatísticas e evitar inflacionamento de variância. A CAPES enfatiza tais verificações em avaliações de programas, onde falhas em mecanismos levam a pontuações baixas em maturidade metodológica. Sem refutação adequada, teses perdem credibilidade em defesas orais. Portanto, esse passo consolida a base teórica para intervenções.
Execute o teste via pacote naniar::mcar_test() no R: carregue dados, aplique a função com variáveis categóricas/numéricas, interpretando p-valor <0.05 como rejeição de MCAR, indicando MAR ou MNAR. Gere relatório com summary(), anotando estatística qui-quadrado e graus de liberdade. Para grandes datasets, subamostre se necessário, mantendo representatividade. Integre resultados em tabela ABNT no apêndice.
Muitos erram ao assumir MCAR sem teste, aplicando deleções que distorcem distribuições em dados MAR. Isso gera erros tipo II elevados, resultando em críticas por baixo poder estatístico em revisões CAPES. A causa radica em desconhecimento de pacotes, levando a práticas obsoletas. Consequentemente, a tese enfrenta questionamentos éticos sobre transparência.
Dica avançada: combine com testes auxiliares como t-test entre completos e incompletos, detectando desvios em médias para reforçar evidências MAR. Essa camada adiciona robustez, diferenciando teses em editais competitivos. Documente suposições no texto metodológico, preparando defesas. Assim, o teste transcende o mecânico.
Com o mecanismo esclarecido, prossegue-se à imputação para MCAR/MAR, priorizando métodos que preservem variância.
Passo 3: Para MCAR/MAR: prefira imputação múltipla
A imputação múltipla (MI) baseia-se em simulações bayesianas para criar datasets completos, restaurando poder estatístico perdido em missing data, conforme diretrizes da ASA. CAPES valoriza MI em teses quantitativas por minimizar viés comparado a single imputation. Essa preferência reflete na necessidade de generalização válida em estudos populacionais. Logo, o conceito sustenta análises downstream confiáveis.
Implemente MI com pacote mice no R ou PROC MI no SAS: inicie com mice(dataset, m=5, method="pmm"), onde m=5-10 imputações; para pooling, use pool(fit) após glm em cada dataset imputado. Selecione métodos por variável (pmm para contínuas, logreg para binárias), iterando até convergência via plot(mice_object). Relate coeficientes pooled com ICs ajustados. Para enriquecer a justificativa das suas escolhas de imputação confrontando com estudos prévios na literatura, ferramentas como o SciSpace facilitam a análise de papers sobre mecanismos MCAR/MAR/MNAR e métodos de MI, extraindo insights metodológicos relevantes. Sempre verifique diagnósticos de convergência.
Erro frequente é optar por imputação simples como mean, que subestima desvios padrão e infla significância espúria. Consequências envolvem retratações em publicações Qualis, pois variância artificialmente baixa invalida testes de poder. Isso acontece por mitos de simplicidade em software básico como Excel. Da mesma forma, a prática compromete a defesa da tese.
Para avançar, customize métodos MI com preditores externos, incorporando covariáveis teoricamente relevantes para precisão em MAR. Essa hack da equipe melhora estimativas em datasets complexos, cativando avaliadores CAPES. Integre sensitivity via diferentes m, reportando estabilidade. Assim, a imputação ganha sofisticação.
Objetivos claros de MI demandam agora comparações de cenários para validar escolhas.
Passo 4: Compare cenários
Comparações de cenários ancoram-se na validação cruzada de métodos, garantindo que imputações não introduzam artefatos, alinhado às normas ABNT para relatórios comparativos. Bancas CAPES escrutinam essas análises para aferir discernimento metodológico em teses. Sem elas, riscos de overfit em missing data persistem, afetando impacto. Por isso, o passo reforça a credibilidade estatística.
Proceda listwise deletion apenas se <5% missing e MCAR confirmado: compare com MI via pool.compare() no mice, avaliando RMSE e cobertura de ICs. Evite mean imputation calculando variância preservada; gere tabelas com métricas pré/pós-imputação. Use simulate() para cenários hipotéticos de % missing, simulando robustez. Formate outputs ABNT com legendas descritivas.
A maioria falha ao defaultar listwise sem threshold, perdendo amostras desnecessariamente e reduzindo poder em <10% datasets. Isso leva a betas enviesados em regressões, com críticas por amostra insuficiente em avaliações CAPES. O erro decorre de inércia em defaults de software. Todavia, compromete generalizações.
Dica: Empregue critérios como FRA para selecionar melhor método, computando via mitools, elevando transparência. Essa técnica diferencia teses em submissões Qualis A1. Vincule comparações a objetivos de pesquisa, contextualizando escolhas. Dessa forma, o passo se destaca.
Com cenários avaliados, análises de sensibilidade surgem para lidar com MNAR incertos.
Passo 5: Realize análises de sensibilidade para MNAR
Análises de sensibilidade testam robustez sob violações de MCAR/MAR, baseadas em pattern-mixture models (PMM), cruciais para ética em pesquisas com MNAR, como demandado pela COPE. CAPES penaliza omissões aqui, vendo-as como fraqueza em maturidade. Essas verificações blindam contra alegações de cherry-picking. Assim, o conceito fortalece defesas metodológicas.
Aplique PMM via delta-adjustment no mice: especifique padrões de missing como strata, variando delta para simular MNAR; rode MI por padrão, pooling condicionalmente. Reporte % missing, mecanismo assumido e diagnósticos como trace plots em tabelas ABNT, usando knitr para automação. Integre % missing inicial/final, destacando impacto em coeficientes chave. Valide com orientador para plausibilidade de deltas.
Comum é negligenciar sensibilidade, assumindo MAR sem testes, resultando em inferências frágeis sob MNAR real. Consequências: ressalvas CAPES por falta de transparência, atrasando graduação. Surge de otimismo excessivo em datasets "limpos". Por isso, expõe a tese a escrutínio rigoroso.
Para excelência, incorpore delta tipping points, identificando thresholds onde resultados revertem, reportando em apêndice. Nossa equipe recomenda isso para teses longitudinais, impressionando revisores Qualis. Se você está realizando análises de sensibilidade e reportando diagnósticos em tabelas ABNT para sua tese, o e-book +200 Prompts Dissertação/Tese oferece comandos prontos para descrever pooling de imputações, trace plots e mecanismos de missing data com precisão técnica e rigor exigido pelas bancas.
Dica prática: Se você quer comandos prontos para redigir seções de tratamento de dados faltantes nos capítulos de metodologia e resultados da sua tese, o +200 Prompts Dissertação/Tese oferece prompts organizados e validados para isso.
Com sensibilidade estabelecida, o reporte final consolida a blindagem contra questionamentos.
Passo 6: Inclua apêndice com código
Relatórios reprodutíveis ancoram-se em princípios FAIR, exigindo código para auditoria, conforme SciELO e CAPES para ética computacional. Teses sem isso enfrentam críticas por irreprodutibilidade, comum em 15% das defesas. Essa inclusão valida todo o pipeline MIMC-CAPES. Portanto, o passo fecha o ciclo de rigor.
Crie apêndice com código R/Python: liste scripts de visualização, testes e MI, usando R Markdown para .Rmd executável; inclua sensibilidade e diagnósticos. Anexe dataset anonimizado se ético, formatando ABNT com numeração sequencial. Teste reprodutibilidade em máquina limpa, documentando dependências via renv(). Compartilhe via GitHub para avaliadores.
Erro típico: omitir código por "complexidade", forçando revisores a duvidar de resultados. Leva a atrasos em publicações Qualis, pois transparência computacional é mandatória. Ocorre por receio de escrutínio. Consequentemente, mina confiança na tese.
Avance com versionamento Git no apêndice, rastreando iterações de MI para demonstrar evolução. Essa prática eleva o perfil para colaborações. Integre comentários didáticos no código, facilitando orientação. Assim, o apêndice transcende o formal.
Nossa Metodologia de Análise
A análise do edital inicia-se com cruzamento de dados históricos da CAPES, identificando padrões de ressalvas em teses quantitativas relacionadas a missing data. Fontes como Sucupira e relatórios quadrienais são mapeadas para extrair frequências de viés e recomendações metodológicas. Essa etapa quantifica a prevalência de MCAR/MAR/MNAR em contextos brasileiros, priorizando surveys e longitudinais.
Padrões históricos revelam que 35% das críticas CAPES citam imputações inadequadas, guiando o desenvolvimento do MIMC-CAPES. Cruzamentos com literatura internacional, como vignettes do CRAN, validam passos como mice para pooling. Consultas a editais CNPq complementam, destacando exigências éticas para sensibilidade em MNAR.
Validação ocorre via benchmark com orientadores estatísticos de programas nota 6 CAPES, testando o framework em datasets simulados. Ajustes iterativos asseguram alinhamento ABNT, com foco em tabelas e apêndices reprodutíveis. Essa triangulação garante aplicabilidade prática.
Mas conhecer esses passos do Framework MIMC-CAPES é diferente de ter os comandos prontos para redigir os capítulos da tese com a linguagem científica que evita críticas por falta de transparência. É aí que muitos doutorandos travam: sabem tratar os dados, mas não como escrever sobre isso de forma defendível.
Essa análise metodológica pavimenta o caminho para conclusões transformadoras.
Conclusão
Implementar o Framework MIMC-CAPES no dataset eleva imediatamente o rigor estatístico da tese, evitando ressalvas CAPES por viés e transparência deficiente. Adapte os passos ao software disponível, validando com orientador para customizações em contextos específicos. A narrativa da pesquisa ganha robustez, com inferências blindadas contra objeções comuns em defesas e publicações. Revelação chave: não são os dados faltantes que definem o destino da tese, mas o framework que os transforma em evidência irrefutável, catalisando impactos duradouros.
Recapitulação flui naturalmente: da visualização à sensibilidade, cada etapa constrói uma metodologia defendível. Doutorandos quantitativistas emergem equipados para navegar críticas, alavancando aprovações e trajetórias acadêmicas. A visão inspiradora reside na transição de desafios para maestria, onde teses ABNT não apenas aprovam, mas inspiram avanços científicos.
Transforme Dados Faltantes em Tese Blindada Contra Críticas CAPES
Agora que você domina o Framework MIMC-CAPES, o verdadeiro desafio não é só tratar os dados — é redigir os capítulos com o rigor técnico que blinda sua tese contra ressalvas por viés e baixo poder estatístico. Muitos sabem os passos, mas travam na execução escrita.
O +200 Prompts Dissertação/Tese oferece exatamente isso: mais de 200 comandos validados para estruturar capítulos de teses quantitativas, incluindo análises estatísticas, reportes ABNT e justificativas contra objeções de bancas.
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Perguntas Frequentes
O que fazer se o dataset tiver mais de 50% de missing data?
Em casos extremos com >50% missing, avalie viabilidade da imputação múltipla, priorizando coleta adicional se possível. O MIMC-CAPES recomenda testes sensibilidade ampliados para MNAR, reportando limitações explicitamente na metodologia ABNT. Orientadores estatísticos ajudam a decidir entre abandono parcial ou models bayesianos avançados. Assim, a transparência preserva credibilidade CAPES.
Ademais, consulte literatura via SciSpace para casos similares, adaptando PMM com deltas extremos. Essa abordagem evita rejeições por over-imputation, fortalecendo a defesa.
O Framework MIMC-CAPES é compatível com SPSS?
Embora focado em R e SAS, adaptações para SPSS existem via syntax para MI em Missing Value Analysis. Gere imputações com múltiplos datasets, pooling manualmente com macros. Valide equivalência com R para consistência. CAPES aceita variações, desde reportes transparentes.
Para facilitação, integre prompts de redação para descrever adaptações em capítulos de resultados, elevando rigor sem mudar software preferido.
Como reportar trace plots em ABNT?
Trace plots integram-se como figuras no apêndice, com legendas ABNT numeradas sequencialmente e descrições no texto principal. Use ggplot para R, exportando em alta resolução. Explique convergência no capítulo de metodologia, citando diagnósticos.
Isso blinda contra críticas por instabilidade em MI, impressionando avaliadores Qualis. Inclua código reprodutível para auditoria ética.
E se o teste de Little não rejeitar MCAR?
Rejeição ausente confirma MCAR, permitindo deleção listwise se <5% missing, preservando simplicidade. Ainda assim, prefira MI para robustez em amostras médias. Documente o p-valor na tabela ABNT, justificando escolha.
Essa precaução evita ressalvas CAPES, mesmo em cenários favoráveis, elevando o padrão metodológico da tese.
O apêndice com código afeta a avaliação CAPES?
Positivamente: código reprodutível demonstra maturidade FAIR, valorizada em avaliações quadrienais. CAPES premia transparência computacional, reduzindo objeções éticas. Formate como suplemento ABNT, acessível via link.
Integre matriz de evidências para rastrear contribuições, blindando contra plágio e fortalecendo Lattes.
Referências Consultadas
Elaborado pela Equipe da Dra. Nathalia Cavichiolli.
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