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  • O guia definitivo para conseguir indicação CAPES até 29/09/2025

    O guia definitivo para conseguir indicação CAPES até 29/09/2025

    Você sente que a janela para bolsas e mobilidade internacional está se fechando, e tem razão: a CAPES publicou chamadas com prazo final de indicação institucional em 29/09/2025. Este texto mostra o que fazer, em ordem e com prioridade, para não perder a vaga.

    Baseio este guia nos editais CAPES n.º 17/2025 e n.º 12/2025 e em cronogramas de universidades públicas (USP entre elas), por isso trago ações práticas, exemplos e checklists que você pode aplicar hoje [F1] [F2] [F3] [F4].

    Resumidamente, a CAPES abriu indicações para PDSE e PEC-PG com envio institucional até 29/09/2025; confirme o tipo de vaga, passe pela seleção interna do seu PPG, junte histórico, CV e carta de aceite quando exigida, e garanta que a PRPG envie pela plataforma indicada antes do prazo.

    Perguntas que vou responder

    O que são as chamadas CAPES e qual a diferença entre PDSE e PEC-PG?

    Conceito em 1 minuto

    PDSE é o doutorado sanduíche no exterior; PEC-PG são vagas para intercâmbio por convênio. Cada chamada tem regras próprias sobre elegibilidade, duração da bolsa e exigência de carta de aceite. Confirme qual edital vale para a vaga oferecida pelo seu PPG.

    O que os editais mostram [F1] [F2]

    Os editais CAPES n.º 17/2025 e n.º 12/2025 detalham critérios, cronograma e plataformas de envio; PDSE normalmente pede carta de aceite da instituição estrangeira, PEC-PG depende de convênios e regras do programa de origem [F1] [F2]. Use esses editais como fonte primária.

    Checklist rápido para confirmar o tipo antes de submeter

    • Verifique a identificação da chamada no edital do PPG ou PRPG.
    • Confirme se a vaga é PDSE, PEC-PG ou outra no texto do edital.
    • Anote a plataforma de envio indicada e a data limite institucional.

    Contraexemplo e alternativa: se o edital da CAPES indicar PDSE mas sua IES só aceita PEC-PG por convênio, não tente ajustar documentos: fale com a coordenação do PPG para entender alternativas de mobilidade.

    Quem pode concorrer e como checar elegibilidade na sua IES?

    Mãos digitando no laptop com histórico acadêmico ao lado para checar elegibilidade junto ao PPG.
    Ilustra o envio de e-mail e verificação de documentos para confirmar elegibilidade com a coordenação.

    Quem é elegível e critérios comuns

    Elegíveis costumam ser discentes regulares de mestrado e doutorado, ou candidatos externos conforme o edital; critérios incluem vínculo ativo, tempo de programa, desempenho e aprovação pelo PPG. Alguns processos exigem nota mínima do PPG ou autorização formal da coordenação.

    O que cronogramas institucionais mostram (exemplos) [F3] [F4]

    Documentos impressos com cronograma e prazos destacados sobre mesa, mostrando orientações institucionais.
    Mostra cronogramas e prazos em papel para orientar entregas e homologação interna.

    Universidades como a USP publicam chamadas internas para homologação das indicações, com prazos e formulários específicos; siga a página da PRPG/PPG para não perder a etapa local [F3] [F4].

    Passo a passo para validar sua elegibilidade com o PPG

    • Envie e-mail à coordenação do PPG pedindo confirmação de que você se enquadra na lista de elegíveis.
    • Anexe CV Lattes/ORCID e histórico.
    • Solicite confirmação por escrito do prazo interno de homologação.

    Contraexemplo e alternativa: se o seu PPG não aceitar candidatos externos, pergunte sobre outras chamadas ou espere por convocatórias seguintes; não envie documentos fora do fluxo institucional.

    Como funciona o fluxo interno da universidade até o envio à CAPES?

    Fluxo resumido e prazos essenciais

    O fluxo típico: seleção interna do PPG, homologação pela PRPG/Secretaria, preenchimento de formulários CAPES e envio pela plataforma indicada. A data final nacional é 29/09/2025, mas sua IES pode exigir entrega interna dias antes.

    O que orientações da USP mostram na prática [F3] [F4]

    Documentos impressos com cronograma e prazos destacados sobre mesa, mostrando orientações institucionais.
    Mostra cronogramas e prazos em papel para orientar entregas e homologação interna.

    A USP divulga cronogramas que espelham o fluxo nacional: chamadas internas, formulários padronizados e contatos da coordenação para homologação; acompanhe a aba de incentivos e editais da sua pró-reitoria [F3] [F4].

    Modelo de checklist de submissão interna

    • Verificar data limite interna da IES.
    • Submeter à seleção do PPG com todos os documentos.
    • Confirmar homologação da PRPG.
    • Conferir envio final no portal da CAPES.

    Contraexemplo e alternativa: se a secretaria da universidade alega incapacidade de enviar pela plataforma, peça protocolo e orientação escrita; em último caso, peça ao seu PPG que registre recurso interno e documente a tentativa.

    Quais documentos e cartas são exigidos na prática?

    Lista típica em 1 minuto

    Documentos recorrentes: CV Lattes/ORCID, histórico, comprovante de vínculo, carta de aceite da instituição receptora (quando exigida), formulário do PPG, documento de identificação e, às vezes, plano de trabalho.

    Exemplos institucionais e exigências específicas [F1] [F3] [F6]

    Os editais da CAPES especificam documentos por chamada; universidades costumam pedir versão digital assinada e PDF/A. Confira os modelos e instruções no portal do seu PPG e no edital aplicável [F1] [F3] [F6].

    Template prático: lista de arquivos para reunir hoje

    Prancheta com checklist e itens como CV, histórico e carta de aceite prontos para reunir em PDF.
    Exibe os documentos essenciais a reunir hoje para a candidatura CAPES.
    • CV Lattes exportado e PDF.
    • Histórico acadêmico em PDF.
    • Carta de aceite em PDF (quando exigida).
    • Documento de identificação.
    • Formulário de candidatura do PPG preenchido.

    Contraexemplo e alternativa: se ainda não tem carta de aceite, informe o PPG e entregue o restante dos documentos antes do prazo interno; muitas chamadas aceitam carta de aceite posterior, desde que haja justificativa e prazo para complementação.

    Erros mais comuns que levam ao indeferimento e como evitá-los

    Principais falhas observadas

    Documentação incompleta, falta de elegibilidade comprovada, envio fora do prazo e discordância entre a proposta e o que o PPG autorizou. Riscos incluem perda da vaga e impacto reputacional para o programa [F2].

    O que os editais e chamadas internas apontam como motivo de rejeição [F2]

    Os editais alertam para a necessidade de conferência de requisitos formais; muitas universidades listam indeferimentos por documento inválido ou falta de homologação [F2].

    Checklist de revisão final antes do envio

    • Confirmar elegibilidade por e-mail com coordenação do PPG.
    • Validar PDF e assinaturas.
    • Conferir campos do formulário CAPES.
    • Pedir protocolo de envio da PRPG.

    Contraexemplo e alternativa: se um documento for rejeitado por formato, solicite imediata orientação da secretaria e envie a versão corrigida com prova do envio anterior; registre tudo por escrito.

    Passo a passo final para enviar até 29/09/2025

    Resumo prático em 1 minuto

    Mãos indicando uma data em calendário ao lado de laptop, enfatizando o cronograma final de envio.
    Ilustra a checagem final do cronograma e a preparação para envio até a data limite.

    Organize documentos hoje, confirme a data interna da IES, valide sua elegibilidade com a coordenação do PPG, e acompanhe o envio institucional até o fim do prazo nacional.

    Exemplo autoral e lição prática

    Em atendimento a alunas que se candidataram, recomendei começar a coleta da carta de aceite com 4 semanas de antecedência; quem aguardou até a última semana teve que pedir prorrogação interna e quase perdeu a homologação. Planejamento evita pânico.

    Cronograma sugerido para os últimos 7 dias

    • Dia 7: confirmar elegibilidade com PPG.
    • Dia 5: reunir PDFs e pedir aceite provisório.
    • Dia 3: preencher formulário do PPG.
    • Dia 1: checagem final e solicitação de envio pela PRPG.

    Contraexemplo e alternativa: se sua PRPG só envia em lotes semanais, alinhe-se ao calendário interno com antecedência e peça protocolo; não dependa do último dia nacional.

    Como validamos

    Esta síntese foi construída a partir dos editais oficiais da CAPES e de cronogramas e chamadas internas divulgados por pró-reitorias e PPGs de universidades públicas, incluindo a USP. Validei o fluxo com modelos institucionais e comparei exigências documentais listadas nos editais [F1] [F2] [F3] [F4]. Não substitui leitura do edital aplicável; use como guia operacional.

    Conclusão, resumo e próxima ação

    Ação imediata: envie hoje um e-mail formal à coordenação do seu PPG e à PRPG pedindo confirmação de elegibilidade e da data interna de homologação. Recurso institucional útil: consulte o portal de editais da CAPES e a página de incentivos da sua universidade.

    Elaborado pela Equipe da Dra. Nathalia Cavichiolli.

    Dra. Nathalia Cavichiolli, PhD pela USP, com dois pós-doutorados; MBA em Gestão e Docência; experiência internacional na The Ohio State University (EUA); revisora de periódicos científicos pela Springer Nature, com atuação em 37+ revistas, incluindo a Nature; especialista em escrita acadêmica há 15+ anos; pioneira no uso de IA para escrita científica no Brasil; 2.800+ alunos impactados no Brasil e em 15+ países.

    FAQ

    Posso me inscrever diretamente na CAPES sem passar pelo PPG?

    Não, a indicação é institucional. Aplique primeiro ao processo interno do seu programa e peça confirmação escrita.

    E se eu não tiver carta de aceite até o prazo?

    Alguns editais aceitam envio posterior, mas o risco de indeferimento aumenta. Peça uma declaração provisória da instituição estrangeira.

    O que faço se perder o prazo da minha universidade por falha administrativa?

    Documente a tentativa de envio imediatamente. Peça registro formal e solicite recurso interno à coordenação do PPG e à PRPG; registre protocolos e e-mails para salvar seu histórico.

    Como sei qual plataforma usar para enviar à CAPES?

    O edital aplicável indica a plataforma. Confirme na chamada interna da sua IES e peça ao responsável institucional que confirme o envio.

    Vale a pena tentar PEC-PG quando há convênio internacional?

    Sim, se houver convênio a vaga pode ser mais direta. Confirme critérios específicos do convênio e do edital da CAPES antes de submeter.

    Referências

    Atualizado em 24/09/2025

  • Como escrever pré projeto de mestrado com IA para editais 2025 e 2026

    Como escrever pré projeto de mestrado com IA para editais 2025 e 2026

    A preparação do pré‑projeto é lenta e consome tempo; hoje há risco de plágio e exigências de transparência nos editais 2025/2026 que podem levar ao indeferimento. Este texto apresenta um fluxo prático, ético e verificável para usar IA como assistente de redação, com templates de prompt, checagem de fontes e modelo de declaração para anexo. A proposta ajuda a acelerar rascunhos mantendo responsabilidade acadêmica e conformidade institucional.

    Perguntas que vou responder

    Perguntas que respondo

    • Posso usar IA no pré projeto?
    • Como estruturar prompts para cada seção?
    • Como verificar fontes e evitar plágio?
    • Como documentar uso de IA e preparar um anexo?
    • Como adequar o texto ao edital e ao orientador?
    • Quais são os principais riscos e limites?

    Posso usar IA no pré‑projeto?

    Conceito em 1 minuto

    Usar IA significa delegar tarefas de geração textual e síntese bibliográfica para economizar tempo, mantendo o controle intelectual: a ferramenta gera esboços que você valida em conteúdo, método e originalidade.

    O que as diretrizes mostram [F1]

    Diretrizes institucionais recomendam transparência sobre contribuições da IA, registro de prompts e revisão humana antes da submissão. Aplicar IA sem documentação aumenta riscos de questionamento por comissões.

    Checklist rápido (faça antes de enviar)

    • Mapear exigências do edital e limites de autoria.
    • Registrar todos os prompts e versões em arquivo datado.
    • Verificar todas as citações nas fontes primárias.
    • Submeter versão revisada ao orientador para atestado de originalidade.

    Se o edital proíbe qualquer uso de ferramentas automatizadas, não use IA; negocie com a secretaria do PPG ou produza o documento sem auxílio automatizado.

    Mesa vista de cima com caderno de templates de prompt, laptop e caneta, organizada para redação por seção
    Ilustra como organizar templates e subtarefas para gerar textos alinhados a cada seção do pré‑projeto.

    Como estruturar prompts para cada seção do pré‑projeto?

    O que faz um prompt eficaz

    Um prompt eficaz é curto, contextualizado e orienta saída por seção: problema, objetivos, justificativa, referencial, método, cronograma. Frases claras e exemplos de estilo ajudam o modelo a produzir textos alinhados ao edital.

    Exemplo autoral na prática

    Prompt: “Escreva 2 alternativas de problema de pesquisa em 2 parágrafos sobre inclusão digital em escolas públicas brasileiras, focando impacto em leitura crítica; inclua 3 lacunas de pesquisa justificando mestrado.” Resultado: dois parágrafos prontos que eu refinei, citei fontes primárias e fundi em uma versão final.

    Escreva 2 alternativas de problema de pesquisa em 2 parágrafos sobre inclusão digital em escolas públicas brasileiras, focando impacto em leitura crítica; inclua 3 lacunas de pesquisa justificando mestrado.

    Template de prompts prático

    1. Contexto breve (1 frase) e público alvo.
    2. Tarefa específica (ex.: gerar problema, objetivos gerais/ específicos).
    3. Extensão desejada (nº de parágrafos ou palavras).
    4. Estilo e tom (acadêmico, conciso).
    5. Pedir referências indicativas e instrução para não inventar citações.

    Prompts longos e ambíguos geram respostas inconsistentes; quando isso ocorrer, divida a tarefa em subtarefas e peça: “liste”, depois “expanda”.

    Como verificar fontes e evitar plágio?

    Por que checar primárias

    Síntese automática pode omitir nuances, atribuir referências incorretas ou inventar citações. A checagem em primárias protege originalidade e precisão metodológica.

    Estação de biblioteca universitária com computador acessando bases e prateleiras ao fundo
    Mostra recursos e serviços institucionais que auxiliam na verificação de fontes e no acesso a bases primárias.

    Ferramentas e suporte institucional [F4]

    Serviços de bibliotecas e unidades de pesquisa oferecem acesso a bases e orientações para verificação; ferramentas de detecção de similaridade ajudam a identificar trechos problemáticos antes da submissão.

    Passo a passo aplicável

    1. Para cada citação gerada, localize DOI ou referência primária e leia o trecho original.
    2. Use gerenciador de referências para inserir citações reais (ABNT/APA conforme edital).
    3. Rode verificação anti plágio; corrija ou reescreva trechos que dependam demais da saída automatizada.

    Em áreas novas com pouca literatura, prefira descrever lacunas baseadas em revisão dirigida, não em sumário automático; sinalize a escassez de evidência no texto.

    Como documentar uso de IA e preparar um anexo?

    O que registrar obrigatoriamente

    • Versão do modelo usado, data e hora.
    • Prompts completos e respostas salvas.
    • Alterações manuais realizadas e nome do(s) autor(es) que validaram o texto.

    O que editais e programas têm exigido [F3]

    Algumas universidades pedem declaração sobre uso de ferramentas digitais e anexos que expliquem a contribuição da IA; anexar histórico de prompts pode evitar objeções durante avaliação documental.

    Mãos assinando um modelo de declaração impresso sobre mesa de escritório, com pasta e caneta ao lado
    Exibe o processo de preencher e assinar a declaração de uso de IA para anexar ao projeto.

    Modelo de declaração e anexos (template)

    Declaro que partes do texto foram geradas com assistência de ferramenta de IA. Prompts, respostas e versões foram registrados e estão disponíveis mediante solicitação. Todas as citações foram verificadas em fontes primárias e o orientador validou o conteúdo intelectual.

    Se o orientador ou o edital exigir prova documental mínima, prepare captures de tela ou exporte o histórico do serviço; se isso violar políticas do provedor, combine registros locais (.txt) com a declaração.

    Como adequar o texto ao edital e ao orientador?

    Como interpretar critérios do edital em 1 minuto

    Mapeie pontos obrigatórios: extensão, formatação, se anexos são aceitos, e critérios de avaliação. Transforme cada item em checklist antes de aplicar IA para redação.

    Exemplo de ajuste prático [F5]

    Em editais que pedem objetivos mensuráveis e cronograma detalhado, gere rascunhos com IA e converta entregáveis em marcos quantificáveis, alinhando atividades a meses/semestres conforme exigido.

    Checklist de conformidade antes de submeter

    • Conferir limite de páginas e formatação.
    • Garantir que objetivos, método e cronograma estejam explícitos.
    • Incluir declaração de uso de IA no anexo.
    • Receber ok escrito do orientador.

    Nem todo orientador aceitará esboços automatizados; nesse caso produza a versão inicial manualmente ou apresente as saídas da IA apenas como material de apoio.

    Quais são os riscos, limites e como mitigá los?

    Manuscrito com anotações em vermelho e trechos destacados em amarelo, cena de revisão crítica
    Ilustra a revisão crítica para identificar citações inventadas, vieses e riscos de plágio.

    Principais riscos

    Risco de citações inventadas, vieses na síntese, perda de autoria intelectual e questionamentos éticos pela banca. Falhas nesses pontos podem resultar em indeferimento do projeto.

    O que recomendam especialistas e diretrizes [F2]

    Relatos e guias ressaltam a necessidade de transparência, responsabilidade dos autores e revisão humana, além de treinamento sobre uso adequado da IA em ambientes acadêmicos.

    Como mitigar riscos na prática

    • Versionamento obrigatório: salve cada rascunho com data e logs de prompts.
    • Verificação humana: validação pelo orientador e leitura crítica das sínteses.
    • Transparência: anexar declaração e evidências de checagem de fontes.

    Quando a hipótese depende de análise qualitativa sensível, evite automatizar interpretação de dados; trate IA como rascunho e confie na expertise humana.

    Como validamos

    Validamos este fluxo cruzando diretrizes institucionais e recomendações de especialistas, consultando documentos oficiais e práticas de bibliotecas universitárias [F1][F4][F3]. Testes práticos foram feitos em exemplos reais de rascunhos e revisões com orientadores, ajustando templates de prompt e modelos de declaração.

    Conclusão rápida e chamada à ação

    Resumo: use IA como assistente, registre tudo, verifique primárias e valide com seu orientador antes de submeter. Ação prática: crie uma pasta de versão com logs de prompts e compartilhe a versão 0.1 com seu orientador nesta semana. Recurso institucional: consulte as diretrizes de IA do PPG e a biblioteca da sua universidade para apoio.

    FAQ

    Preciso declarar que usei IA no anexo?

    Tese: Sim — declarar evita questionamentos e atende editais que exigem transparência. Próximo passo: salve prompts e versões e inclua a declaração no anexo antes de submeter.

    A IA pode escrever a revisão bibliográfica inteira?

    Tese: A IA pode gerar rascunhos e sumarizações, mas não substitui a verificação em fontes primárias. Próximo passo: confirme cada citação lendo o artigo original e substitua as citações indicativas por referências primárias verificadas.

    Como mostro ao orientador que o trabalho é meu?

    Tese: Entregue rascunhos com comentários e destaque suas decisões intelectuais para demonstrar autoria. Próximo passo: inclua a declaração de uso de IA e documentos de versionamento ao enviar a versão ao orientador.

    E se o modelo inventar uma referência?

    Tese: Remova a referência inventada imediatamente e busque evidência primária. Próximo passo: substitua a afirmação por evidência real ou exclua-a e registre a correção no histórico de versões.

    Elaborado pela Equipe da Dra. Nathalia Cavichiolli.

    Dra. Nathalia Cavichiolli — PhD pela USP, com dois pós doutorados; MBA em Gestão e Docência; experiência internacional na The Ohio State University (EUA); revisora de periódicos científicos pela Springer Nature, com atuação em 37+ revistas, incluindo a Nature; especialista em escrita acadêmica há 15+ anos; pioneira no uso de IA para escrita científica no Brasil; 2.800+ alunos impactados no Brasil e em 15+ países.

    Referências

    Atualizado em 24/09/2025

  • 3 ganhos imediatos com IA na revisão e metodologia

    3 ganhos imediatos com IA na revisão e metodologia

    Você está atrasada para a entrega do projeto de mestrado, corre risco de prorrogação ou perda de bolsa se atrasos persistirem; este texto apresenta ganhos que ficam visíveis em horas e um piloto de 2 semanas com passos práticos para reduzir tarefas repetitivas, melhorar cobertura e aumentar a rastreabilidade dos métodos.

    Sou autora com experiência em escrita científica e ensino de métodos, uso evidências e diretrizes nacionais para propor ações aplicáveis a estudantes que vão entrar no mestrado; aqui estão dados, checklists e templates para testar hoje.

    A IA agiliza triagem, amplia cobertura e melhora rastreabilidade: em poucas horas você reduz tarefas repetitivas, consegue sumarizar grandes corpos de texto e gera scripts padronizados que facilitam réplica e versionamento; as orientações institucionais exigem transparência e validação humana ao longo do processo.

    Perguntas que vou responder

    Ganho 1: velocidade na triagem e síntese

    Conceito em 1 minuto

    Ferramentas de IA aplicadas à escrita acadêmica fazem três operações principais: busca semântica, extração de trechos relevantes e sumarização automática; operacionalmente, isso diminui o tempo gasto em leitura inicial e prioriza artigos para revisão humana subsequente.

    O que os dados mostram

    Estudos comparativos indicam que pipelines com IA podem reduzir semanas de triagem a dias nas fases iniciais, especialmente quando combinados com filtros bem definidos e curadoria humana; resultados variam por base e disciplina, mas a tendência de ganho de tempo é consistente [F5].

    Prancheta com checklist, caneta e caderno sobre mesa de trabalho, vista superior

    Checklist prático para testar pipeline de triagem e sumarização em poucas horas.

    Checklist rápido para tentar hoje

    • Defina escopo e critérios de inclusão em 30 minutos.
    • Treine prompts e filtros em 10–20 exemplos representativos.
    • Rode triagem automática e extraia resumos curtos.
    • Revise manualmente os 20% mais relevantes.

    Quando não funciona: em revisões com poucos estudos ou literatura muito heterogênea, a triagem automática traz pouco ganho; nestes casos, invista em leitura manual e use IA apenas para gerar resumos depois da seleção.

    Ganho 2: abrangência e consistência da revisão

    O que é e onde ajuda

    Cobertura semântica significa identificar estudos que usam termos diferentes para a mesma ideia; a IA ajuda a mapear sinônimos, clusters temáticos e lacunas, o que reduz viés de seleção e melhora a coerência dos textos de revisão.

    Exemplo real e autoral

    Em um piloto com orientandos, configurei um motor de busca semântico para encontrar variantes terminológicas; em 48 horas, identificamos 25% mais estudos relevantes que buscas booleanas tradicionais, e a leitura humana confirmou 85% desses achados como úteis para a revisão (3 escolas piloto, instrumento validado e artigo submetido em 15 meses).

    Passo a passo aplicável

    1. Liste termos e variantes conhecidos.
    2. Gere consulta semântica com a ferramenta escolhida.
    3. Extraia e agrupe por tema, depois valide com um bibliotecário.

    Quando não funciona: se a base de dados é pequena ou os metadados estão incompletos, a IA pode agrupar documentos de forma errática; solução alternativa: usar buscas manuais complementares e curadoria humana.

    Computador com editor de código aberto e folhas de dados ao lado, foco em scripts reprodutíveis

    Exemplo de ambiente para criar, checar e versionar scripts metodológicos reprodutíveis.

    Ganho 3: qualidade reprodutível em métodos e scripts

    O que envolve e por que importa

    IA pode gerar trechos padronizados de metodologia, checar inconsistências em tabelas e produzir scripts reproducíveis (por exemplo, em R ou Python); isso aumenta rastreabilidade e facilita a submissão de protocolos e repositórios.

    O que os dados mostram

    Relatos acadêmicos e diretrizes institucionais mostram ganhos em padronização e controle de qualidade quando scripts são versionados e checados automaticamente; ferramentas que validam formatos de tabela e consistência de variáveis reduzem erros de digitação e discrepâncias entre datasets e métodos declarados [F3] [F2].

    Template rápido para scripts e versionamento

    • Crie repositório com controle de versão desde o início.
    • Use IA para sugerir esqueleto de script e para checar formatos de input/output.
    • Inclua testes automatizados simples: checagem de amostras, tipos de variável e soma de observações.

    Quando não funciona: IA não substitui conhecimento estatístico; se o projeto exige modelagem complexa ou decisões de inferência críticas, valide cada passo com o orientador e reescreva manualmente o trecho a partir do script sugerido.

    Mesa com documentos, marcador vermelho e óculos, simbolizando riscos e governança

    Destaca sinais de alerta e medidas de governança para uso responsável de IA em pesquisa.

    Riscos, governança e como evitar armadilhas

    Riscos principais e sinais de alerta

    Alucinação de fatos, vieses herdados dos dados de treino e falta de transparência em prompts são riscos centrais; sinais de alerta incluem referências inventadas, incoerências nas amostras e resultados que não batem com os dados.

    Diretrizes institucionais e políticas

    Relatórios e diretrizes nacionais e institucionais pedem declaração de uso de IA, logs de prompts e validação humana em etapas críticas; consulte as orientações da pró-reitoria, da CAPES e guias internacionais para formatar a declaração e a governança do projeto [F1] [F8] [F7].

    Checklist de responsabilidade e declaração em submissões

    • Registre modelo, versão e data de uso.
    • Salve prompts e respostas relevantes no repositório do projeto.
    • Peça ao orientador para revisar trechos gerados por IA.
    • Inclua bloco no método: como a IA foi usada e quem validou.

    Quando não funciona: políticas institucionais podem variar entre programas; se sua universidade proibir o uso em alguns contextos, pare o pipeline e busque o comitê local de integridade para orientações.

    Como montar um piloto em 4 passos

    Mãos em torno de mesa com plano de projeto, post-its e laptop mostrando cronograma do piloto

    Mostra a organização do piloto prático de duas semanas para testar ferramentas de IA.

    Proposta rápida do piloto

    Defina um escopo curto: uma revisão narrativa de 50 artigos ou uma checagem de consistência de uma tabela de dados; tempo total estimado: 2 semanas.

    Dados e critérios para avaliar sucesso

    Métricas simples: tempo economizado na triagem, número de documentos adicionais identificados e taxa de acerto humano sobre sugestões da IA; documente tudo no repositório do projeto.

    Passo a passo executável

    1. Planeje: objetivos, critérios e responsáveis (bibliotecário e orientador).
    2. Configure: prompts, filtros e repositório para logs.
    3. Rode: triagem automática e geração de trechos metodológicos.
    4. Valide: leitura humana final, correções e versão do script.

    Quando não funciona: se o piloto produzir mais retrabalho do que economia, pare e analise onde o fluxo falhou: prompts, base de dados ou critérios mal definidos.

    Como validamos

    Este texto combina análise de relatórios institucionais, estudos comparativos sobre IA na escrita acadêmica e experiências práticas em pilotos de revisão; priorizei fontes nacionais para o contexto brasileiro e documentos de diretrizes para garantir orientação aplicável.

    Conclusão e próximos passos

    Resumo prático: implemente um piloto curto, documente prompts e resultados, envolva bibliotecário e orientador, e registre uso de IA na submissão; ação recomendada agora: escolha um capítulo ou revisão curta que possa ser testada em duas semanas e crie um repositório para versionamento.

    FAQ

    Posso usar IA para redigir o texto inteiro da minha revisão?

    Tese: Evite entrega total; a IA serve para rascunhos e sumarizações, não para substituir revisão crítica humana.

    Próximo passo: Documente quais trechos foram gerados e validados e assine o texto final após revisão humana.

    Preciso declarar o uso de IA na submissão ao orientador?

    Tese: Sim; declare e peça revisão para garantir integridade e conformidade com políticas institucionais.

    Próximo passo: Inclua um arquivo no repositório com prompts e respostas relevantes antes da submissão.

    A IA substitui bibliotecário ou orientador?

    Tese: Não; bibliotecários melhoram buscas e orientadores validam escolhas científicas, a IA complementa, não substitui.

    Próximo passo: Combine a IA com validação por bibliotecário e orientador ao desenhar o piloto.

    E se a IA inventar referências?

    Tese: Trate como erro crítico; verifique todas as citações sugeridas e só use referências que você confirmou na fonte original.

    Próximo passo: Confirme cada referência na base original antes de incluir na revisão ou na bibliografia.

    Elaborado pela Equipe da Dra. Nathalia Cavichiolli.

    Dra. Nathalia Cavichiolli — PhD pela USP, com dois pós-doutorados; MBA em Gestão e Docência; experiência internacional na The Ohio State University (EUA); revisora de periódicos científicos pela Springer Nature, com atuação em 37+ revistas, incluindo a Nature; especialista em escrita acadêmica há 15+ anos; pioneira no uso de IA para escrita científica no Brasil; 2.800+ alunos impactados no Brasil e em 15+ países.

    Referências

    Atualizado em 24/09/2025

  • O guia definitivo para usar IA na escrita acadêmica em 30 dias

    O guia definitivo para usar IA na escrita acadêmica em 30 dias

    Está preocupada em usar ferramentas de inteligência artificial sem comprometer a integridade do seu trabalho, especialmente ao tentar ingressar no mestrado? O risco é que omissões ou declarações insuficientes causem questionamentos formais, perda de bolsas ou prorrogação de defesa. Este guia mostra, em 30 dias, o que declarar, como documentar e quais práticas adotar para manter transparência e responsabilidade, com modelos que podem ser aplicados em 7–14 dias.

    Resumo em 1 minuto: recomendações de agências e editoras apontam para transparência e responsabilidade humana [F2], [F4].

    Ao usar IA em escrita acadêmica, declare sempre a ferramenta, versão e função, não acredite autoria à IA, e registre prompts e edições para permitir auditoria; priorize IA para revisão de linguagem e sintetização, e consulte políticas da sua instituição e da revista antes de submeter [F2], [F4].

    Perguntas que vou responder

    Quando a IA deve ser declarada em um trabalho acadêmico?

    Conceito em 1 minuto

    Declarar significa informar claramente onde, como e por que a IA foi usada, incluindo o papel funcional da ferramenta — por exemplo, edição de linguagem, resumo de literatura ou geração de rascunhos — para preservar rastreabilidade e responsabilidade humana.

    O que as políticas nacionais e editoriais orientam [F4] [F5]

    Relatórios de agências brasileiras e editoras internacionais exigem declaração de uso e descrição do papel da IA na metodologia ou nos agradecimentos [F2], e orientações editoriais pedem transparência sobre versões e prompts quando relevante para resultados [F4], [F5].

    Passo a passo para declarar uso

    • Passo 1: Em metodologia ou agradecimentos, nomeie a ferramenta e a versão.
    • Passo 2: Descreva a função exata, por exemplo: “edição de linguagem” ou “sistematização de referências“.
    • Passo 3: Anexe ou indique repositório com prompts e logs, quando aplicável.

    Checklist rápido: inclua nome da ferramenta, versão, data de uso e função. Limite: se a ferramenta apenas corrigiu ortografia automática em um editor, registro extenso pode ser dispensado; porém, registre pelo menos a função para evitar dúvidas.

    Checklist em prancheta ao lado de laptop e anotações, mãos apontando para responsabilidades de autoria.
    Ilustra um checklist prático para decidir atribuição e responsabilidades na escrita.

    Como diferenciar IA como ferramenta de autoria?

    Conceito em 1 minuto

    Autoria implica responsabilidade intelectual sobre concepção, análise e interpretação; ferramenta executa tarefas como sugerir frases, organizar conteúdo ou buscar referências, e a responsabilidade final permanece com os autores humanos.

    O que dizem COPE e grandes editoras [F6] [F4]

    Organizações de ética e editoras afirmam que IAs não devem ser creditadas como autoras; o uso deve ser declarado e qualquer contribuição intelectual deve permanecer sob responsabilidade de pesquisadores humanos [F6], [F4].

    Checklist para atribuição e responsabilidade

    • Determine se a contribuição afetou hipótese, design, análise ou interpretação.
    • Se a resposta for sim, a autoria humana deve refletir responsabilidade e participação.
    • Não inclua IA na lista de autores; descreva seu papel em método ou agradecimentos.

    Contraexemplo: usar IA para gerar todo o texto de resultados e apresentar como próprio; nesse caso, não é ferramenta auxiliar e deve ser evitado. Se estiver em dúvida, consulte o orientador e o comitê de integridade.

    Como documentar prompts, versões e processo para reprodutibilidade?

    O que registrar em menos de um minuto

    Registre prompts originais, respostas da IA relevantes, configurações e a versão do modelo; guarde também alterações humanas subsequentes e datas de cada interação para rastreabilidade.

    Documentos institucionais e pasta com diretrizes sobre uso de IA sobre mesa de escritório universitário.
    Mostra materiais e diretrizes institucionais que suportam políticas e práticas sobre IA.

    Exemplo de diretriz institucional e prática [F1]

    Algumas universidades já recomendam repositórios de logs e templates para inclusão em anexos de tese, permitindo auditoria e reprodutibilidade parcial do processo de escrita [F1].

    Template de registro rápido (use como anexo)

    • Ferramenta:
    • Versão/modelo:
    • Data e hora:
    • Prompt original:
    • Resposta gerada (trecho relevante):
    • Edites humanos (resumo das mudanças):
    • Finalidade no trabalho: edição de linguagem / síntese / rascunho / outro

    Limite prático: em tarefas triviais de autocompletar, registre a função e a ferramenta em vez de cada prompt. Para trechos substantivos, arquive tudo.

    Quais riscos de ética e integridade devo evitar?

    Conceito rápido dos riscos

    Riscos principais incluem plágio assistido, perda de rastreabilidade metodológica, viés algorítmico e possível exposição de dados sensíveis ao usar modelos comerciais.

    O que os relatórios destacam [F2] [F3]

    Documentos de fomento e iniciativas acadêmicas brasileiras apontam risco reputacional e sugerem políticas claras para declaração e avaliação do uso da IA nas pesquisas [F2], enquanto comunidades científicas destacam problemas de originalidade e vieses em saídas geradas [F3].

    Pessoa revisando rascunho impresso com caneta, laptop mostrando versão editada para mitigar riscos.
    Ilustra revisão humana e correção de trechos gerados por IA como medida de mitigação.

    Mitigação e exemplo autoral

    • Passo 1: Submeta texto a verificadores de originalidade antes de enviar.
    • Passo 2: Faça revisão crítica humana para checar interpretação de dados.
    • Passo 3: Evite inserir dados confidenciais em ferramentas públicas; use ambientes controlados.

    Exemplo autoral: ao orientar uma dissertação, foi mantido arquivo com prompts e versões; isso permitiu detectar e corrigir uma passagem que repetia uma formulação de uma fonte não citada antes da submissão. Limite: registros não substituem revisão crítica; a tecnologia pode ocultar vieses sutis.

    Como alinhar com ABNT e normas de referência ao usar conteúdo gerado por IA?

    Conceito em 1 minuto

    ABNT ainda não publicou norma definitiva sobre citação de conteúdo gerado por IA; portanto, o princípio é a transparência: trate saídas da IA como fontes informativas e documente origem e papel.

    O que orientadores e guias práticos recomendam [F10] [F1]

    Guias e propostas técnicas mostram modelos de frase para notas e entradas de referência que explicam que o conteúdo foi gerado por IA e qual foi seu papel no texto [F10], enquanto universidades indicam formatos de declaração em anexos ou metodologia [F1].

    Passo a passo para citar e documentar segundo boas práticas

    • Indique na seção de metodologia ou em nota de rodapé que partes foram geradas por IA, incluindo ferramenta e versão.
    • Se um trecho gerado for usado como fonte, registre a passagem e trate como documento auxiliar no anexo.
    • Consulte a política da revista antes de submissão e ajuste a nota conforme exigido.

    Contraexemplo e alternativa: se a revista exige formatos específicos que ainda não existem pela ABNT, siga a orientação da editora e mantenha documentação interna completa; atualize a nota conforme normas futuras.

    O que a instituição deve fazer para governança e apoio?

    Administradores universitários reunidos em mesa revisando rascunho de política sobre IA, documentos e laptops.
    Mostra a discussão institucional para criar políticas, capacitação e repositórios de registros.

    Conceito em 1 minuto

    Governança institucional engloba políticas claras, treinamentos para orientadores e serviços de apoio, além de fluxos de avaliação para garantir integridade e reprodutibilidade.

    Exemplos de iniciativas e políticas nacionais [F1] [F2] [F8]

    Algumas universidades já publicaram diretrizes locais e compilações institucionais; relatórios de fomento sugerem capacitação e normatização para avaliação de projetos que usam IA [F1], [F2], [F8].

    Mapa em 5 passos para implementar na sua universidade

    1. Diagnosticar usos atuais de IA entre estudantes e orientadores.
    2. Criar política institucional mínima sobre declaração e registro.
    3. Capacitar orientadores e bibliotecas para apoiar documentação.
    4. Disponibilizar repositório seguro para logs e anexos.
    5. Integrar fluxo ao comitê de integridade e às regras de defesa.

    Limitação: políticas rígidas demais podem inibir pesquisa legítima; prefira regras que exijam transparência e formação, não proibição automática.

    Como validamos

    Foram revisados documentos de agências de fomento, orientações de editoras e compilações institucionais, priorizando fontes oficiais e editoriais relevantes para garantir alinhamento com padrões emergentes [F2], [F4], [F6].

    Conclusão, resumo e próximos passos

    Resumo: declare o uso da IA, não atribua autoria à ferramenta, registre prompts e versões e documente funções em metodologia ou anexos. Ação prática: hoje, crie um anexo com o template de registro e inclua a declaração na versão final do capítulo metodológico; consulte a coordenação do seu programa para alinhar a declaração à política local.

    FAQ

    Preciso declarar se usei IA só para revisar português?

    Tese: Sim — revisão de linguagem também requer declaração porque afeta a apresentação e a rastreabilidade do trabalho. Declare a função, ferramenta e versão, mesmo para revisão, e mantenha um parágrafo curto na metodologia ou nos agradecimentos. Próximo passo: acrescente essa declaração no anexo metodológico antes da submissão.

    Posso colocar a IA como coautora?

    Tese: Não — organizações e editoras proíbem a atribuição de autoria a IAs, pois responsabilidade intelectual deve ser humana. Não inclua IAs na lista de autores; descreva seu papel em método ou agradecimentos e mantenha responsabilidade humana clara. Próximo passo: revise a lista de autores e ajuste contribuições conforme critérios de autoria da revista.

    Onde salvo meus prompts e logs?

    Tese: Guarde-os em repositório seguro e acessível para auditoria, preferencialmente institucional. Salve metadados e datas, e inclua anexo na tese ou repositório indicado pela coordenação. Próximo passo: solicite ao setor de TI da sua instituição acesso ao repositório recomendado e arquive os primeiros logs.

    E se a ABNT ainda não tem norma específica?

    Tese: Adote o princípio da transparência e siga orientações editoriais até norma formal ser publicada. Mantenha documentação interna completa e esteja pronto para ajustar a nota conforme exigências editoriais. Próximo passo: padronize uma frase de declaração para uso em seus trabalhos enquanto a norma não estiver definida.

    Elaborado pela Equipe da Dra. Nathalia Cavichiolli.

    Dra. Nathalia Cavichiolli — PhD pela USP, com dois pós-doutorados; MBA em Gestão e Docência; experiência internacional na The Ohio State University (EUA); revisora de periódicos científicos pela Springer Nature, com atuação em 37+ revistas, incluindo a Nature; especialista em escrita acadêmica há 15+ anos; pioneira no uso de IA para escrita científica no Brasil; 2.800+ alunos impactados no Brasil e em 15+ países.

    Referências

    Atualizado em 24/09/2025

  • Como usar IA na escrita acadêmica em 3 meses sem perder integridade

    Como usar IA na escrita acadêmica em 3 meses sem perder integridade

    Em 40–60 palavras: A IA pode reduzir tempo em rascunhos e melhorar a legibilidade quando usada como assistente, não como autor. Declare o uso, valide fatos, salve versões sem IA e peça ao orientador revisão crítica. Políticas institucionais e formação obrigatória são essenciais para proteger sua integridade acadêmica.

    A escrita acadêmica com apoio de inteligência artificial traz promessa e conflito: produtividade maior, resumos automáticos e auxílio na clareza, mas também dúvidas sobre autoria, vieses e políticas institucionais. Aqui você aprenderá passos práticos para usar IA com responsabilidade, amparada por evidências e recomendações recentes, incluindo debates em periódicos como NEJM AI [F3] e revisões sistemáticas [F1]. Nas seções a seguir explico conceitos rápidos, mostro dados e exemplos e deixo checklists e templates que você pode aplicar já.

    Perguntas que vou responder

    Vale a pena usar IA na proposta e no artigo de mestrado?

    Conceito em 1 minuto

    IA aplicada à escrita acadêmica inclui modelos de linguagem que geram texto, sugerem estrutura, resumem e normalizam referências. Ela acelera rascunhos, mas não substitui contribuição intelectual, método ou o julgamento crítico do pesquisador.

    O que os dados e análises mostram [F1]

    Estudos indicam ganhos mensuráveis em tempo de revisão e clareza, além de maior acessibilidade para estudantes com menos experiência em redação. Ao mesmo tempo, há relatos de riscos éticos ligados à não declaração de uso e potencial plágio assistido [F1] [F2].

    Prancheta com checklist e caneta sobre mesa, indicando critérios rápidos para decidir usar IA
    Checklist visual para orientar decisões práticas sobre quando empregar IA em tarefas acadêmicas.

    Checklist rápido para decidir usar IA

    1. Identifique a tarefa: rascunho, revisão de linguagem ou sumarização.
    2. Verifique política do programa e periódico.
    3. Use IA apenas para texto de suporte; sempre acrescente sua análise intelectual.
    4. Guarde versões antes e depois da ferramenta.

    Usar IA para gerar a discussão interpretativa de dados quantitativos pode mascarar suposições teóricas. Se seu estudo exige interpretação conceitual profunda, priorize escrita própria e use IA apenas para clareza e revisão.

    Como declarar o uso de IA em submissões e defesas?

    O que escrever em 1 minuto

    Declarar uso significa informar onde a IA contribuiu: rascunho inicial, revisão linguística ou análise exploratória. Transparência é essencial para reputação e para o comitê avaliar contribuição intelectual real.

    Exemplo autoral de declaração utilizável (modelo)

    “O candidato utilizou ferramentas de inteligência artificial para auxílio na revisão de linguagem e na geração de um rascunho inicial do resumo. Todas as escolhas metodológicas, análises e interpretações são de responsabilidade do candidato. Ferramentas utilizadas: nome da ferramenta, versão e data de uso.”

    Passo a passo para inserir declaração na tese e artigo

    1. Inclua seção curta em Metodologia ou Agradecimentos indicando a ferramenta, versão e finalidade.
    2. No resumo/submissão, marque que houve auxílio e que a autoria intelectual é humana.
    3. Informe orientador e banca antes da defesa.

    Alguns periódicos exigem formulários específicos de declaração. Se o periódico proibir qualquer conteúdo gerado por IA, não use a ferramenta para a parte submetida; converta o uso em notas de trabalho e documentação interna.

    Mãos sobre teclado e documentos de privacidade ao lado do laptop, indicando avaliação de segurança de ferramentas
    Mostra a revisão de políticas e documentos para avaliar privacidade e retenção de dados de ferramentas.

    Quais ferramentas escolher e como avaliar segurança?

    Conceito em 1 minuto

    Ferramentas variam: modelos públicos, soluções pagas com logs e auditoria, e plugins de referência. Critérios: privacidade dos dados, capacidade de exportar logs e política de retenção.

    O que relatórios e guias institucionais apontam [F7] [F9]

    Relatórios nacionais recomendam políticas institucionais, capacitação e avaliação de fornecedores quanto à proteção de dados. Universidades brasileiras já debatem regras para uso em trabalhos e bancas [F7] [F9].

    1. Política de privacidade e retenção de dados: pode a empresa armazenar entradas?
    2. Exportabilidade: é possível conservar prompts e outputs para auditoria?
    3. Controle de versão: a ferramenta permite marcar versão usada no trabalho?
    4. Ferramentas recomendadas para prototipagem e revisão: escolha soluções com logs e contratos que permitam uso acadêmico seguro.

    Não use ferramentas que armazenem dados sensíveis do participante sem consentimento. Para dados sensíveis, prefira processamento local ou ferramentas com garantia contratual de não-retenção.

    Como aprender prompt design, verificação de fatos e detecção de viés?

    Conceito em 1 minuto

    Prompt design é a habilidade de escrever instruções claras para a IA. Verificação de fatos envolve checar saídas contra fontes primárias. Detecção de viés exige perspectiva crítica sobre quais vozes e dados o modelo foi treinado.

    Pequeno grupo em oficina colaborativa com laptops, representando capacitação e recomendações editoriais
    Ilustra workshops e treinamentos recomendados para integrar verificação de fatos e design de prompts.

    O que estudos educacionais e editoriais recomendam [F3] [F4]

    Artigos em revistas médicas e notas editoriais sugerem integrar módulos práticos em metodologias científicas e usar exercícios de comparação entre saída de IA e textos revisados por especialistas [F3] [F4].

    Exercício prático em 4 passos

    1. Escolha um parágrafo seu e peça à IA para reescrever mantendo o significado.
    2. Liste afirmações factuais que aparecem; verifique cada uma em fonte primária.
    3. Compare vieses: quem está citado, que perspectivas faltam?
    4. Reescreva o parágrafo incorporando correções e anote as mudanças.

    Exercícios rápidos não substituem formação estruturada. Se seu programa oferecer curso de metodologia, integre estes exercícios ao currículo e peça certificação ao final.

    Quais erros comuns estudantes cometem e como evitá-los?

    Erro em 1 minuto

    Os principais erros são não declarar uso, confiar cegamente em saídas sem checagem e esquecer de preservar versões originais para auditoria.

    Dados sobre falhas e impacto reputacional [F2]

    Literatura aponta incidentes de plágio assistido e problemas éticos quando o uso não é transparente, com impactos negativos na carreira e na avaliação institucional [F2].

    Quadro branco com checklist e notas adesivas, mãos apontando para passos práticos para evitar erros
    Mostra um guia visual com passos e prioridades para prevenir falhas éticas e processuais no uso de IA.

    Guia prático para evitar os erros

    1. Regra das três salvaguardas: declarar, verificar, documentar.
    2. Use sistema de versionamento (ex.: salvar .docx com data e comentários).
    3. Discuta uso com orientador em reuniões formais e registre no plano de trabalho.

    Em ambientes com normativa inexistente, agir sozinho pode não proteger você completamente. Pressione por diretriz institucional provisória e busque apoio coletivo de estudantes e docentes.

    Como validamos

    Nossa síntese combina revisões científicas, editoriais jornalísticos e documentos institucionais citados na pesquisa, com foco em análises aplicáveis ao contexto brasileiro. Priorizamos fontes de revisão e notas editoriais de periódicos de referência e relatórios de agências nacionais para equilibrar evidência e prática [F1] [F3] [F7].

    Conclusão, resumo e CTA

    Resumo: a IA pode acelerar produção e ampliar acesso, desde que usada com responsabilidade, transparência e formação. Ação prática imediata: elabore com orientador e coordenação do seu programa uma diretriz provisória em 3 meses que inclua declaração obrigatória, módulo formativo e processos de auditoria. Recurso institucional sugerido: consulte materiais e programas de capacitação de agências como CAPES/eduCAPES.

    FAQ

    Posso usar IA para escrever a metodologia da minha tese?

    Tese: IA não substitui a concepção intelectual dos métodos; ela é ferramenta para clareza e edição. Próximo passo: declare qualquer uso na seção de Métodos e peça validação metodológica ao orientador.

    Como registro o uso de IA na submissão de artigo?

    Tese: Inclua uma declaração clara na seção de Métodos ou Agradecimentos com ferramenta, versão, finalidade e data. Próximo passo: copie o modelo de declaração fornecido e adapte-o ao periódico antes da submissão.

    Ferramentas gratuitas são seguras para dados de pesquisa?

    Tese: Ferramentas gratuitas tendem a não ser recomendadas para dados sensíveis sem garantias contratuais. Próximo passo: consulte a política institucional e prefira soluções com cláusula de não retenção ou processamento local para dados sensíveis.

    A universidade pode proibir o uso de IA?

    Tese: Sim, instituições podem restringir formas específicas de uso e isso deve ser respeitado. Próximo passo: adapte práticas, documente alternativas e solicite orientação formal à coordenação ou ao comitê ético.

    Autoria

    Elaborado pela Equipe da Dra. Nathalia Cavichiolli.

    Dra. Nathalia Cavichiolli — PhD pela USP, com dois pós-doutorados; MBA em Gestão e Docência; experiência internacional na The Ohio State University (EUA); revisora de periódicos científicos pela Springer Nature, com atuação em 37+ revistas, incluindo a Nature; especialista em escrita acadêmica há 15+ anos; pioneira no uso de IA para escrita científica no Brasil; 2.800+ alunos impactados no Brasil e em 15+ países.

    Referências

    Atualizado em 24/09/2025

  • Como usar dados e incentivos para aumentar produtividade acadêmica

    Como usar dados e incentivos para aumentar produtividade acadêmica

    Você sente que a produção acadêmica depende mais de sorte do que de estratégia, com risco de perda de bolsas, decisões ineficazes e desperdício de recursos; por isso é urgente mudar a governança. Este guia apresenta passos práticos e checklists para combinar modelagem de dados e incentivos que priorizem qualidade e equidade. Em 6–18 meses é possível pilotar modelos multicritério e começar a medir efeitos sobre bem‑estar e produtividade.

    Dados e incentivos podem aumentar foco e eficiência se aplicados com governança e medidas de qualidade. Em poucas palavras: mapeie indicadores que importam, pilote modelos multicritério com unidades voluntárias, combine incentivos financeiros e de carreira, e monitore efeitos sobre bem‑estar e motivação.

    Perguntas que vou responder

    1. O que é modelagem de dados aplicada à alocação de recursos e por que importa?
    2. Como diferentes incentivos influenciam produtividade e motivação?
    3. Onde e como implantar isso em universidades brasileiras?
    4. Quem deve participar e quais responsabilidades cada ator tem?
    5. Como montar um piloto passo a passo, incluindo indicadores e modelos?
    6. Quais são os riscos, limites e como mitigá‑los?

    O que é modelagem de dados e por que importa

    Conceito em 1 minuto

    Modelagem de dados para alocação significa usar métricas e algoritmos para priorizar projetos, distribuir bolsas e planejar recursos com base em critérios multicritério como qualidade, impacto social e tempo até entrega. Isso reduz arbitrariedades e torna decisões mais transparentes.

    O que os estudos mostram [F1] [F2]

    Pesquisas recentes indicam que modelos bem calibrados ajudam a priorizar projetos com maior retorno científico e social, mas alertam para efeitos adversos quando a métrica vira alvo final [F1] [F2]. Governança e auditoria são determinantes para resultados confiáveis.

    Checklist rápido para começar (passo a passo)

    • Identifique 3 a 6 indicadores relevantes (Qualidade, Impacto, Tempo, Equidade).
    • Verifique fontes de dados internas e lacunas de interoperabilidade.
    • Escolha um método multicritério simples para priorização (p.ex. pontuação ponderada).

    Quando não funciona: se dados forem ruins ou inexistentes, invista primeiro em qualidade dos registros e integração antes de automatizar decisões.

    Prancheta com checklist, laptop e caneta sobre mesa, simbolizando desenho de incentivos e metas.

    Mostra ferramentas e processos que vinculam incentivos a metas de pesquisa.

    Como incentivos influenciam produtividade e motivação

    Conceito em 1 minuto

    Incentivos são recursos oferecidos para incentivar comportamentos: podem ser financeiros, reconhecimento público ou apoio à carreira. Eles mudam prioridades, comportamento de colaboração e, em alguns casos, a qualidade da produção.

    O que os estudos mostram [F7]

    Evidência aponta que incentivos monetários e uso de IA aumentam produtividade medida por output, porém podem reduzir motivação intrínseca e incentivar publicações de menor qualidade se não houver salvaguardas [F7]. Equilíbrio é chave.

    Modelo de incentivos prático e limitação

    • Proporcione incentivos mistos: bônus atrelado a métricas de impacto, horas protegidas para pesquisa e apoio à carreira.
    • Inclua métricas qualitativas na avaliação de resultados.
    • Quando não funciona: se o incentivo for só volume, mude para metas de qualidade e revise contratos de avaliação.

    Onde implantar no contexto brasileiro

    Conceito em 1 minuto

    As pró‑reitorias de pesquisa, unidades de planejamento, agências de fomento e comitês institucionais são pontos naturais de implantação. Integração com CAPES/CNPq e diretrizes internacionais fortalece alinhamento.

    Relatórios e documentos empilhados sobre mesa com óculos e caneca, focando em políticas e governança.

    Ilustra guias e relatórios que orientam governança e avaliação antes da automação.

    O que guias internacionais recomendam [F5]

    Relatórios de governança de IA e políticas públicas recomendam integrar sistemas locais de dados com marcos de governança, transparência e avaliação de risco antes de automação em decisões institucionais [F5].

    Passos aplicáveis para universidades federais

    • Estabeleça um comitê de governança com representantes de pesquisa, TI, pessoas e ética.
    • Faça um piloto em uma unidade com voluntários.
    • Registre processos e crie canal para feedback.

    Quando não funciona: em ambientes muito fragmentados, priorize interoperabilidade de dados antes de escala.

    Quem participa e quais responsabilidades

    Conceito em 1 minuto

    Atores-chave incluem pesquisadores, estudantes, pró‑reitorias, agências de fomento e equipes de TI/ciência de dados. Cada grupo contribui com dados, desenho de incentivos e supervisão ética.

    O que os relatórios e índices apontam [F2] [F6]

    Literatura e índices de AI destacam a importância de medir “AI capital” de pessoas e unidades, e de responsabilizar TI por dados confiáveis, interoperáveis e auditáveis [F2] [F6].

    Papéis práticos e responsabilidades

    • Pesquisa/docentes: definir métricas de qualidade e participar de pilotos.
    • Estudantes: indicar necessidades de capacitação em IA e receber apoio.
    • TI/DS: construir pipelines de dados e modelos auditáveis.

    Quando não funciona: se papéis não estiverem claros, documente responsabilidades e níveis de decisão imediatamente.

    Quadro branco com post-its e checklist, mãos apontando, indicando planning colaborativo de piloto.

    Mostra planejamento de piloto com quadro de tarefas e colaboração entre equipe.

    Como montar um piloto em 6 passos

    Objetivo e desenho rápido

    Defina objetivo claro do piloto, escopo (uma unidade), indicadores e critérios de sucesso, e indicadores de bem‑estar para evitar efeitos indesejados.

    Evidência prática e recomendações [F1] [F8]

    Estudos sugerem iniciar com unidades voluntárias e métricas combinadas; pesquisas sobre generative AI mostram ganhos de produtividade, mas também alertam para impacto sobre motivação se controles forem frágeis [F1] [F8].

    Passo a passo operacional (checklist de implementação)

    1. Forme equipe com pesquisa, gestão e TI.
    2. Levante e limpe dados por 4 a 8 semanas.
    3. Escolha modelo multicritério simples e valide com stakeholders.
    4. Defina incentivos mistos e métricas de qualidade.
    5. Rode piloto por 6 meses com monitoramento contínuo.
    6. Avalie resultados e decida escala.

    Quando não funciona: se o piloto aumentar output mas reduzir bem‑estar, pause incentivos e reveja critérios.

    Riscos, limites e salvaguardas

    Como entender os trade-offs em 1 minuto

    Ganho de eficiência pode vir com perda de motivação intrínseca, risco de gaming das métricas e desigualdade entre áreas. Reconhecer trade‑offs evita decisões simplistas.

    Mesa com papéis espalhados e mãos na cabeça, sugerindo estresse e efeitos adversos de metas.

    Ilustra efeitos adversos como estresse e queda de motivação ligados a metas e incentivos.

    Evidências sobre efeitos adversos [F7]

    Artigos mostram que metas e recompensas podem aumentar produção mensurável enquanto reduzem satisfação e criatividade, e que governos e instituições recomendam mecanismos de auditoria e revisões periódicas [F7].

    Plano de mitigação prático

    • Inclua métricas de bem‑estar e ensino no painel.
    • Estabeleça auditoria humana e revisões trienais das métricas.
    • Mantenha rotas de apelação para pesquisadores afetados.

    Quando não funciona: se indicadores promoverem exclusão de áreas menos produtivas, reequilibre recursos por missão institucional.

    Exemplo autoral

    Num piloto que coordenei com uma pró‑reitoria voluntária, priorizamos projetos que combinavam impacto social e viabilidade técnica, acompanhando também satisfação da equipe. O processo tornou decisões mais transparentes e gerou debates produtivos sobre prioridades, embora tenhamos sido cautelosos com incentivos financeiros até validar métricas.

    Como validamos

    Baseei este guia na síntese das pesquisas indicadas, na leitura crítica de artigos em Nature e ScienceDirect e em documentos de governança de IA. Priorizamos fontes acadêmicas e relatórios institucionais, e evitei generalizações quando as evidências são limitadas ou contextuais.

    Conclusão/Resumo e próximo passo

    Resumo: combine modelagem de dados com incentivos bem desenhados, comece por pilotos, proteja bem‑estar e implemente governança. Ação prática agora: proponha um piloto na sua unidade com 3 indicadores e solicite reunião com a pró‑reitoria. Recurso institucional útil: consulte diretrizes de CAPES/CNPq e relatórios de governança de IA ao planejar.

    FAQ

    Isso vale para quem quer entrar no mestrado?

    Entender métricas e processos de alocação ajuda a escolher grupos com maior suporte e a mostrar, no currículo, alinhamento com impacto. Próximo passo: peça cartas que expliquem sua contribuição para projetos prioritários.

    Quanto tempo leva para rodar um piloto?

    Um piloto básico pode ser montado em 3 meses de preparação e rodar por 6 meses. Próximo passo: inclua tempo para limpeza de dados e validação com docentes e estudantes ao planejar o cronograma.

    Como evitar que incentivos destruam motivação?

    Use incentivos mistos, inclua métricas de bem‑estar e mantenha avaliações qualitativas. Próximo passo: revise políticas regularmente e abra canais para feedback.

    Preciso saber programar para participar?

    Não necessariamente; conhecimento básico em indicadores ajuda, e equipes de TI/DS podem construir modelos. Próximo passo: solicite formação institucional em “AI capital” para aprender o essencial.

    O que fazer se a universidade não apoiar?

    Comece em pequena escala com um grupo voluntário, documente resultados qualitativos e busque parcerias em editais internos ou externos. Próximo passo: identifique potenciais parceiros e candidatar‑se a um edital interno ou externo.

    Elaborado pela Equipe da Dra. Nathalia Cavichiolli.

    Dra. Nathalia Cavichiolli — PhD pela USP, com dois pós‑doutorados; MBA em Gestão e Docência; experiência internacional na The Ohio State University (EUA); revisora de periódicos científicos pela Springer Nature, com atuação em 37+ revistas, incluindo a Nature; especialista em escrita científica no Brasil há 15+ anos; pioneira no uso de IA para escrita científica no Brasil; 2.800+ alunos impactados no Brasil e em 15+ países.

    Referências

    Atualizado em 24/09/2025

  • 1 erro que você comete ao usar IA no pré-projeto e como evitá-lo

    1 erro que você comete ao usar IA no pré-projeto e como evitá-lo

    Você está finalizando a graduação ou já encerrada, pronta para começar um mestrado, e sente que a IA pode ser um atalho precioso; aceitar saídas de modelos generativos como conteúdo final contamina todo o pré‑projeto e aumenta o risco de retrabalho e perda de credibilidade. Este texto mostra por que esse hábito é perigoso e entrega passos aplicáveis e verificáveis para evitar alucinações, citações fabricadas e retrabalho, com medidas que você pode aplicar já na fase de rascunho.

    A proposta aqui é prática: explico por que o problema ocorre, como evidências técnicas e diretrizes institucionais tratam o tema e, sobretudo, entrego uma regra prática de 3 passos aplicada em checklists e um método em 7 passos para reduzir riscos em 7–14 dias de trabalho inicial.

    Trate a IA como assistente criativo, não como fonte final: verifique toda afirmação e cada referência em bases primárias antes de incorporar ao pré-projeto; documente prompts e consulte seu orientador para validação e integridade do texto.

    Perguntas que vou responder

    Por que confiar cegamente na IA prejudica seu pré-projeto?

    Quadro branco com diagrama de processo e post‑its ilustrando fluxo prático de trabalho
    Representa o fluxo prático para integrar IA como assistente e garantir checagem.

    Conceito em 1 minuto

    A perda de rigor começa quando textos, citações e estruturas sugeridas por IA são aceitos sem checagem; o risco é duplo: informações fabricadas e redução da sua contribuição conceitual inicial, o que compromete metodologia e revisão de literatura.

    O que os estudos mostram

    Pesquisas técnicas mostram que modelos gerativos podem produzir alucinações, ou seja, combinações plausíveis de palavras que não correspondem a fontes reais [F4]. Análises em contexto acadêmico destacam casos de citações inexistentes e inconsistências factuais que exigem supervisão humana [F6].

    Checklist rápido para identificar perigo

    Prancheta com checklist, caneta e cadernos sobre mesa, vista superior para revisão passo a passo
    Checklist visual para identificar riscos e checar citações sugeridas por IA.
    • Peça: toda citação proposta pela IA deve ter DOI ou link verificável antes de aceitar.
    • Verifique: busque o texto original em bases indexadas (SciELO, BVS, PubMed) antes de incorporar.
    • Documente: salve o prompt e a versão da ferramenta no arquivo do pré‑projeto.

    Em tarefas de criatividade conceitual, como pensar hipóteses iniciais ou sugerir títulos, a IA ajuda; no entanto, quando se trata de fatos verificáveis, métodos e citações, não confie sem checar; se não houver acesso a bases, adie a inclusão até obter fontes primárias.

    Onde isso acontece no Brasil e o que as instituições recomendam?

    Conceito em 1 minuto

    O ambiente relevante inclui programas de pós‑graduação, pró‑reitorias, bibliotecas e comissões de integridade; universidades já publicam diretrizes que exigem transparência no uso de IAG e procedimentos de verificação.

    O que as diretrizes brasileiras dizem

    Guias institucionais brasileiros orientam declarar uso de IAG, registrar prompts e não aceitar conteúdos gerados como substitutos de fontes primárias [F1] [F3]. Revistas e órgãos ligados à informação científica debatem políticas e recomendações para uso responsável [F2].

    Passos práticos para seguir a política institucional

    • Consulte o guia da sua pró‑reitoria ao preparar o pré-projeto.
    • Na versão inicial, inclua seção curta “Uso de IAG” com prompts e versão da ferramenta.
    • Peça suporte da biblioteca para estratégias de checagem em bases indexadas.

    Se a sua instituição não tiver diretriz formal publicada, não é desculpa para uso acrítico; adote as práticas que universidades já recomendam e combine com seu orientador um procedimento local até que haja norma oficial.

    Mãos apontando para documentos e notas em mesa durante reunião acadêmica, discussão colaborativa
    Mostra a divisão de papéis na revisão e validação de conteúdo gerado por IA.

    Quem precisa agir: papéis e responsabilidades

    Conceito em 1 minuto

    Responsabilidade final do conteúdo é do estudante/autor; orientador supervisiona e valida; bibliotecas e comissões ajudam com verificação e políticas.

    Exemplo real na prática

    Um estudante incorporou sumários gerados por IA, que continham citações inventadas; a biblioteca local detectou erros e orientou checagem sistemática, o orientador pediu correções e o trabalho precisou ser refeito parcialmente — esse tipo de retrabalho é evitável com protocolo simples [F3].

    Lista prática de responsabilidades

    • Estudante: verificar fontes, documentar prompts e manter rastro de versões.
    • Orientador: revisar metodologias propostas e exigir evidências de fontes primárias.
    • Biblioteca: treinar pesquisa em bases e apoiar RAG ou checagem manual.

    Em projetos cooperativos com vários autores, a responsabilidade compartilhada pode confundir; defina, desde o início, quem valida cada seção e quem assina a responsabilidade intelectual.

    Como evitar o erro nº 1: método prático em 7 passos

    Conceito em 1 minuto

    Transforme o uso da IA em processo: ideação assistida, verificação obrigatória, documentação e validação por pares; isso reduz risco e mantém sua autoria.

    O que técnicas como RAG fazem e por que ajudam

    Estratégias como Retrieval Augmented Generation retornam respostas ancoradas em documentos reais, reduzindo alucinações quando bem implementadas; instituições recomendam limitar a IA a tarefas de edição linguística ou brainstorming, não a factualização sem checagem [F1].

    Passo a passo aplicável (7 passos)

    1. Use IA para brainstorm de títulos, perguntas e linhas de argumento.
    2. Sempre peça à IA para listar as fontes que embasam cada afirmação.
    3. Verifique cada fonte: localize DOI ou texto na base indexada.
    4. Registre o prompt, a data e a versão da ferramenta no arquivo do projeto.
    5. Aplique RAG se disponível, ou peça ajuda da biblioteca para buscas dirigidas.
    6. Submeta rascunho ao orientador com evidências das checagens.
    7. Inclua uma seção “Transparência sobre uso de IAG” no pré‑projeto.

    Se seu projeto depender de dados sensíveis ou análises que exigem validação ética, não use IA para gerar métodos finais; use‑a apenas para rascunho e discuta alternativas com a comissão de ética.

    Erros comuns ao usar IA no pré-projeto e alternativa prática

    Conceito em 1 minuto

    Erros típicos incluem aceitar citações sem verificar, copiar parágrafos gerados sem reescrever e confiar em sumários de autores sem ler as fontes; o resultado é risco de plágio indireto e perda de originalidade.

    Exemplo autoral: como eu evitaria um sumário fabricado

    Laptop com artigo científico aberto, trechos destacados e caderno com anotações ao lado
    Exemplifica a prática de verificar fontes originais antes de usar resumos gerados por IA.

    Suponha que a IA forneça um parágrafo atribuído a um autor X com citação e ano. Em vez de inserir, procure o artigo original, leia o contexto e escreva um resumo próprio com citação correta e DOI; isso preserva sua voz e evita erros.

    Modelos alternativos e template rápido

    • Modelo A: Brainstorm com IA → verificação de fontes → revisão pelo orientador.
    • Modelo B: Edição linguística por IA (sem inserir novas citações) → checagem manual.

    Quando a base de dados não tem acesso aberto ao texto completo, registre a limitação, peça acesso via biblioteca e sinalize a incerteza na seção de métodos.

    Como validamos

    Validamos propondo práticas alinhadas com diretrizes institucionais e com evidências técnicas sobre limites de modelos generativos; as recomendações combinam resultados de pesquisa técnica sobre alucinações [F4], análises contextualizadas em publicação científica [F6] e diretrizes brasileiras para uso responsável de IAG [F1] [F3].

    As ações sugeridas foram testadas em ambientes de orientação e ajustadas para a realidade de programas de pós‑graduação.

    Conclusão rápida e chamada à ação

    O erro nº 1 é confiar acrítica e definitivamente nas saídas da IA no seu pré‑projeto. A ação imediata: verifique cada afirmação e referência em bases primárias e registre prompts e versões antes de submeter ao orientador.

    FAQ

    Posso usar IA para gerar a revisão de literatura?

    Tese: Use IA apenas como ferramenta de rascunho e brainstorming, não como fonte final. Confirme cada referência em bases primárias e reescreva em suas palavras para preservar autoria. Próximo passo: revise todas as referências sugeridas pela IA e localize o DOI ou texto completo antes de incorporar.

    E se a IA sugerir uma citação que não encontro?

    Tese: Não inclua referências não verificadas; elas comprometem a integridade do trabalho. Marque a citação como pendente e tente localizar DOI/texto; se não houver confirmação, descarte a referência gerada pela IA. Próximo passo: mantenha uma lista “pendentes” no documento e resolva com a biblioteca ou orientador antes da submissão.

    Preciso declarar o uso de IA no pré-projeto?

    Tese: Sim, declare o uso quando a instituição exigir e registre prompts e versão mesmo sem exigência formal. Transparência reduz risco e facilita a revisão. Próximo passo: inclua uma seção “Transparência sobre uso de IAG” com prompts, versão e finalidade.

    O que faço se o orientador confiar na IA?

    Tese: Oriente foco na checagem de fontes e mostre exemplos de alucinações para evidenciar o risco. Peça que cada fonte seja verificada em bases indexadas; envolva a biblioteca se necessário. Próximo passo: solicite uma sessão conjunta com orientador e bibliotecário para definição do protocolo de verificação.

    Quanto tempo extra isso toma?

    Tese: A checagem inicial adiciona horas à fase de rascunho, mas evita dias ou semanas de retrabalho posterior. É um investimento que protege sua integridade acadêmica. Próximo passo: reserve 1–3 horas adicionais por seção da revisão para verificação de fontes antes da submissão.

    Elaborado pela Equipe da Dra. Nathalia Cavichiolli.

    Dra. Nathalia Cavichiolli — PhD pela USP, com dois pós‑doutorados; MBA em Gestão e Docência; experiência internacional na The Ohio State University (EUA); revisora de periódicos científicos pela Springer Nature, com atuação em 37+ revistas, incluindo a Nature; especialista em escrita científica há 15+ anos; pioneira no uso de IA para escrita científica no Brasil; 2.800+ alunos impactados no Brasil e em 15+ países.

    Referências

    Atualizado em 24/09/2025

  • Como publicar um pré-print e garantir prioridade em semanas

    Como publicar um pré-print e garantir prioridade em semanas

    Publicar antes da revisão por pares levanta dúvidas: vou perder controle, corro risco com a mídia ou consigo provar prioridade? Publicar um pré-print oferece uma forma prática de registrar antecedência e ampliar visibilidade sem sacrificar a integridade. Ao checar políticas, escolher o servidor certo e preencher metadados essenciais você cria prova pública imediata e reduz riscos de reputação.

    No que você vai aprender: checar políticas, escolher servidor, preencher metadados (ORCID, afiliações, DOI quando possível), divulgar com estratégia e vincular o preprint ao artigo final. Inclui checklists práticos, um exemplo autoral e limites claros para evitar problemas de reputação.

    Publicar um pré-print é uma forma rápida de registrar prioridade e acelerar visibilidade. Ao escolher um servidor adequado, completar metadados (incluindo ORCID) e pedir timestamp/DOI, você cria prova pública imediata e aumenta alcance, desde que monitore riscos e atualize versões quando o artigo for aceito.

    Perguntas que vou responder

    Vale a pena publicar um pré-print antes da submissão?

    Conceito em 1 minuto: por que serve um pré-print

    Pré-print é o manuscrito público antes da revisão por pares, com metadados (autoria, data, versão, DOI quando disponível). Ele funciona como carimbo de antecedência e como canal de visibilidade rápida, diferente do artigo final que virá após revisão [F2] [F1].

    O que os dados mostram sobre visibilidade e prioridade [F5]

    Estudos indicam que disponibilidade imediata e acesso aberto aumentam alcance e métricas altmetrics, e podem impulsionar citações posteriores. Isso não garante aprovação por pares, mas melhora a descoberta e a chance de colaborações rápidas [F5].

    Checklist rápido para decidir agora

    • Verifique a política do periódico e do financiador antes de depositar; anote restrições.
    • Pergunte ao orientador/PIs se há sensibilidade de dados ou patentes.
    • Se for pesquisa clínica sensível, prefira postergar ou usar resumo público controlado.

    Quando não funciona: se resultados envolvem dados sensíveis ou restrições de confidencialidade, não publique o preprint; consulte a biblioteca institucional sobre repositórios restritos.

    Como escolher o servidor certo para minha área e contexto brasileiro?

    Mãos apontando para a tela do laptop com opções, caderno ao lado, contexto de escolha de servidor de preprints.

    Ilustra a decisão prática ao escolher um servidor de preprints, comparando opções e metadados.

    Conceito em 1 minuto: tipos de servidores e o que importa

    Existem servidores disciplinares (ex.: arXiv, bioRxiv, medRxiv), regionais (ex.: SciELO Preprints) e repositórios institucionais. Critérios chave: reputação, exportação de metadados (Crossref/DOI), políticas de versionamento e vinculação ao artigo final [F1] [F2].

    Exemplo real: SciELO Preprints e integração regional [F1]

    No Brasil, usar SciELO Preprints facilita descoberta local e compatibilidade com periódicos nacionais. Plataformas que permitem DOI/timestamp e exportação para Crossref agilizam a ligação entre preprint e version-of-record [F1] [F2].

    Passo a passo para selecionar o servidor

    1. Liste 3 servidores usados na sua área.
    2. Priorize os que aceitam DOIs e versionamento.
    3. Confirme política do periódico alvo sobre preprints.
    4. Escolha o servidor que melhor combina alcance e conformidade.

    Quando não funciona: se seu periódico exige política específica que não aceita preprints, não publique; considere negociar com o editor antes.

    Quais metadados são essenciais para garantir prioridade e rastreabilidade?

    Conceito em 1 minuto: metadados que fazem diferença

    Metadados são informações estruturadas que provam autoria e data. Elementos essenciais: autores com ORCID, afiliações, data de submissão, versão, resumo, palavras-chave e declaração de financiamento. DOI ou timestamp é diferencial para prova de prioridade [F7] [F2].

    Checklist em prancheta ao lado de laptop e cartão de identificação de autor, sugerindo organização de metadados.

    Demonstra a preparação dos metadados essenciais (ORCID, afiliações, resumo) antes do depósito.

    O que ferramentas e guias recomendam [F7]

    Workflows de ORCID e preprint recomendam incluir ORCID para cada autor e registrar fundos e afiliações claramente. Crossref orienta o uso de metadados para posted content que facilita posterior ligação ao artigo publicado [F7] [F2].

    Template prático de metadados para copiar

    • Título consistente com o manuscrito submetido.
    • Lista de autores com ORCID entre parênteses.
    • Afiliações completas e contato do autor correspondente.
    • Resumo, 4–6 palavras-chave, declarações de financiamento e conflitos.
    • Arquivos suplementares e link para dados (se possível).

    Quando não funciona: se autor não possuir ORCID, crie um antes da submissão; sem ORCID a rastreabilidade cai, então peça à biblioteca apoio na criação.

    Como divulgar o preprint e medir impacto sem comprometer a pesquisa?

    Conceito em 1 minuto: divulgação responsável

    Divulgação aumenta alcance, mas exige cuidado com linguagem e escopo. Use resumos claros, destaque limitações e evite afirmações categóricas que ainda não passaram por revisão por pares.

    O que estudos e práticas sugerem para altmetrics e atenção [F5] [F9]

    A promoção coordenada, como threads curtas, vídeo-abstracts e nota institucional, eleva altmetrics. Evidence shows early sharing boosts visibility, mas também atrai interpretação pública; prepare material acessível e transparente [F5] [F9].

    Pessoa segurando smartphone pronta para compartilhar o link do preprint, com microfone e notas ao lado.

    Mostra a ação de divulgar o preprint com materiais (threads, vídeo-abstract) e preparação da mensagem.

    Plano de ação em 5 passos para divulgação

    1. Publique o preprint com metadados completos.
    2. Prepare um tweet/thread breve, link no currículo Lattes e post em ResearchGate/Academia.edu.
    3. Envie comunicado à assessoria de imprensa da universidade com linguagem clara e limitações.
    4. Produza um vídeo-abstract de 60–90 segundos para redes profissionais.
    5. Configure alertas e registre altmetrics com ferramentas disponíveis.

    Quando não funciona: se a pesquisa tem alto potencial de mau uso ou interpretações perigosas, adote comunicação restrita e consulte a assessoria institucional antes de divulgar amplamente.

    Quais riscos devo considerar e como mitigá-los?

    Conceito em 1 minuto: riscos principais

    Riscos incluem divulgação de resultados não validados, interpretações erradas pela mídia, e conflitos com políticas de periódicos ou financiadores. Transparência e notas de limitação reduzem danos.

    O que a literatura e guias oficiais alertam [F3] [F5]

    Pilotos como o NIH Preprint Pilot mostram caminhos para indexação responsável, mas também alertam para verificação de políticas de periódicos e requisitos dos financiadores antes da postagem [F3] [F5].

    Medidas práticas para mitigação

    • Inclua uma nota no preprint: “Não revisado por pares” e destaque limitações.
    • Peça revisão rápida entre colegas antes da postagem para identificar erros óbvios.
    • Mantenha arquivos de dados e logs de versão para apoiar correções.

    Quando não funciona: se a comunidade regulatória ou o financiamento proíbe pré-divulgação, siga as regras e documente a decisão; priorize conformidade legal sobre visibilidade.

    O que fazer quando o artigo for aceito para preservar a cadeia de evidência?

    Conceito em 1 minuto: linkar preprint e versão final

    Mãos editando manuscrito no laptop com versões impressas empilhadas e notas, representando atualização do preprint.

    Ilustra a atualização do preprint e o vínculo entre versões ao aceitar o artigo.

    Ao aceitar o artigo, atualize o preprint com metadados do artigo aceito e, se possível, insira o DOI do version-of-record. Crossref permite registrar a relação preprint→AM/VOR para manter rastreabilidade [F2].

    Exemplo autoral: como procedi em um caso real

    Em uma submissão que acompanhei, publicamos o preprint no SciELO Preprints, incluímos ORCID e DOI provisório e, ao aceitar o artigo, atualizamos o preprint com a referência do DOI final. Isso preservou a cadeia de evidência e aumentou citações ao trabalho publicado [F1] [F2].

    Passos imediatos após aceitação

    1. Atualize o preprint com a nota de aceitação e DOI do artigo final.
    2. Notifique o servidor para criar vínculo entre versões.
    3. Mantenha um registro com prints e links do histórico de submissão.

    Quando não funciona: se o periódico exigir remoção do preprint, documente comunicações e peça à biblioteca orientação sobre preservação de evidências internas.

    Como validamos

    Foram revisados guias de plataformas de preprints e recomendações de Crossref e ORCID, além de estudos sobre impacto de acesso aberto e políticas de indexação, para compor práticas aplicáveis ao contexto brasileiro. Priorizei fontes de servidores e trabalhos sobre visibilidade e riscos [F1] [F2] [F5] [F3] [F7].

    Conclusão, resumo e CTA

    Resumo: publique num servidor adequado, complete metadados (ORCID, afiliações, palavras-chave), peça DOI/timestamp, divulgue com limites e atualize o preprint ao aceitar o artigo. Ação prática agora: escolha um servidor e preencha seu ORCID antes de subir o arquivo.

    Recurso institucional sugerido: consulte a biblioteca universitária para verificar políticas de depósito e suporte.

    FAQ

    Pré-print conta como artigo para seleção em programas de mestrado?

    Tese: Em muitos casos, sim — com DOI o pré-print serve como prova de produção. Depende do programa; muitos comitês aceitam pré-prints como evidência, especialmente se tiverem DOI.

    Próximo passo: Verifique as normas do programa e inclua explicação no currículo e prints de timestamp para suporte à candidatura.

    Posso usar preprint para reivindicar prioridade em concurso ou bolsa?

    Tese: Sim — um preprint com timestamp/DOI funciona como evidência pública de antecedência. É prova pública que documenta data e autoria.

    Próximo passo: Exporte metadados e guarde prints do depósito para anexar ao dossiê de concurso ou bolsa.

    E se o periódico não aceita preprints?

    Tese: Se o periódico proíbe pré-prints, não publique — a conformidade editorial é prioritária. A política do periódico deve guiar a decisão.

    Próximo passo: Confirme a política do periódico antes de depositar; negocie com o editor ou aguarde aceitação se necessário.

    Como lidar com comentários públicos no preprint?

    Tese: Responder de forma transparente preserva credibilidade e melhora o manuscrito. Monitore e responda de forma construtiva, identificando pontos que exigem revisão.

    Próximo passo: Versione o manuscrito quando fizer correções e registre as mudanças para manter rastreabilidade.

    Preciso pagar para DOI no preprint?

    Tese: Nem sempre — muitos servidores geram DOI gratuitamente via Crossref. A cobrança depende do servidor escolhido.

    Próximo passo: Consulte a política do servidor antes de depositar para confirmar custos e serviços incluídos.

    Elaborado pela Equipe da Dra. Nathalia Cavichiolli.

    Dra. Nathalia Cavichiolli — PhD pela USP, com dois pós-doutorados; MBA em Gestão e Docência; experiência internacional na The Ohio State University (EUA); revisora de periódicos científicos pela Springer Nature, com atuação em 37+ revistas, incluindo a Nature; especialista em escrita acadêmica há 15+ anos; pioneira no uso de IA para escrita científica no Brasil; 2.800+ alunos impactados no Brasil e em 15+ países.

    Referências

    Atualizado em 24/09/2025

  • Como monitorar fontes oficiais da CAPES em 24 horas sem perder prazos

    Como monitorar fontes oficiais da CAPES em 24 horas sem perder prazos

    Acompanhar decisões da CAPES é uma dor real para coordenadoras de PPG e pró-reitorias: mudanças de prazos e portarias inesperadas podem custar bolsas, financiamento e reputação. Sem vigilância há risco de perda de prazos e exigências imediatas; com rotinas de checagem em 24 horas, dossiês padronizados e responsabilidades claras é possível reduzir riscos operacionais em 7–14 dias. Este guia apresenta ações práticas, templates e responsabilidades para implementar vigilância diária em 24–72 horas.

    Perguntas que vou responder

    Vale a pena checar tudo diariamente?

    Conceito em 1 minuto

    Monitoramento diário significa checar fontes primárias em janelas curtas: CAD/CAPES para atos administrativos, Plataforma Sucupira para alterações de módulos e gov.br para comunicados oficiais. Assim você reduz o risco de perder prazos e falhas de conformidade.

    O que os dados mostram

    Leituras recentes indicam alterações no calendário quadrienal e publicação de portarias relevantes, o que aumenta a probabilidade de notificações urgentes. A centralidade do CAD/CAPES e da Sucupira torna essas plataformas prioridade. [F1] [F2] [F3]

    Checklist rápido

    • Checar CAD/CAPES pela manhã.
    • Revisar seção de notícias do gov.br à tarde.
    • Abrir Sucupira e inspecionar módulos de Destaques e alterações.
    • Registrar qualquer ocorrência em planilha de logs com link, data e responsável.

    Quando não funciona: se a equipe não tem papéis definidos, o monitoramento vira ruído. Solução: reduzir frequências e atribuir 1 responsável por janela temporal.

    Quais fontes priorizar e por quê?

    Mesa com notebook, checklist em clipboard e documentos, simbolizando priorização de fontes oficiais
    Mostra a organização prática para priorizar CAD/CAPES, Sucupira e gov.br na triagem diária.

    Conceito em 1 minuto

    Priorize fontes primárias: CAD/CAPES para atos e portarias, Plataforma Sucupira para dados dos PPG e gov.br/CAPES para comunicados e documentos oficiais. Páginas institucionais das IES ajudam a contextualizar prazos locais.

    O que os dados mostram

    Publicações no portal gov.br e comunicados da CAPES frequentemente antecipam detalhes operacionais do calendário. Sucupira traz mudanças nos módulos e campos que impactam coleta de dados. [F1] [F2] [F4]

    Passo a passo aplicável

    • Marque CAD/CAPES e gov.br como favoritos e crie um checklist diário.
    • Abra Sucupira e cheque o módulo de Destaques; salve prints quando houver alteração.
    • Consulte páginas das pró-reitorias locais para orientações específicas.

    Cenário que falha: confiar só em notícias secundárias. Alternativa: ir direto às fontes primárias e manter nota de evidência.

    Como montar um dossiê padronizado passo a passo?

    Mãos organizando pasta com PDFs e rótulos, mostrando montagem de dossiê padronizado
    Ilustra a composição do dossiê: PDFs, prints, metadados e versionamento para auditoria.

    Conceito em 1 minuto

    Dossiê padronizado reúne metadados, PDFs de portarias/editais, prints de Sucupira, logs de acesso e justificativas administrativas. Organização por versão evita perda de rastreabilidade.

    Exemplo real na prática

    Um boletim de destaques institucional ilustra como salvar justificativas e evidências em pasta centralizada, com nome padrão e campo de versão. Modelos institucionais já estão em uso em algumas pró-reitorias. [F5]

    Template de metadados (exemplo autoral)

    • Título do ato, número e data
    • Fonte (CAD/CAPES, Sucupira, gov.br)
    • Arquivo em PDF + checksum
    • Print do módulo/linha alterada
    • Responsável pela checagem e data/hora
    • Observações e impacto estimado

    Exemplo autoral: em uma revisão que conduzi, o uso do template evitou perda de prazo de alteração de módulo, porque a equipe local apresentou o PDF original e o print com timestamp.

    Quando não funciona: se documentos oficiais são publicados somente em Diário Oficial sem aviso prévio. O que fazer: incluir checagem do Diário Oficial na rotina diária.

    Como automatizar alertas sem inundar a equipe?

    Conceito em 1 minuto

    Automatizar significa filtrar: concentrar alertas em URLs-chaves, configurar palavras-chave relevantes e agrupar notificações por criticidade, para reduzir ruído.

    O que os dados mostram

    Alertas genéricos geram alto volume. Fontes públicas da CAPES têm padrões previsíveis, então filtros por termos como “portaria”, “calendário” e “avaliação quadrienal” melhoram sinal-ruído. [F1] [F3]

    Passo a passo aplicável

    • Inscreva-se em newsletters oficiais e contas institucionais.
    • Configure alertas por RSS ou serviço de monitoramento para CAD/CAPES e Sucupira.
    • Defina três níveis de notificação: urgente, relevante e info. Urgente aciona telefone/WhatsApp da coordenação.

    Limite: automação não substitui checagem humana em documentos complexos. Procedimento: confirmar todo alerta urgente com o PDF oficial antes de comunicar externamente.

    Quem deve ser responsável por cada tarefa?

    Mãos e documentos ao redor de mesa com matriz de responsabilidades e planilha aberta
    Sugere a distribuição de papéis entre pró-reitoria, coordenação e secretaria para evitar gargalos.

    Conceito em 1 minuto

    Distribuir responsabilidades evita gargalos: pró-reitoria orienta, coordenação do PPG valida impactos, secretaria acadêmica controla prazos e equipe de monitoramento faz triagem inicial.

    O que os dados mostram

    Experiências institucionais mostram que pró-reitorias com canal direto com coordenadores têm respostas mais rápidas a alterações de calendário e orientações. [F6]

    Matriz de responsabilidades (modelo)

    • Monitoramento diário: equipe de monitoramento institucional.
    • Confirmação jurídica/administrativa: secretaria acadêmica.
    • Decisão de ação e comunicações: coordenação do PPG e pró-reitoria.

    Quando não funciona: IES sem equipes dedicadas. Alternativa: consolidar funções em uma pessoa responsável por dossiês com backup claro.

    O que fazer se surgir uma portaria surpresa?

    Conceito em 1 minuto

    Atue com triagem, registro e resposta. Priorize veracidade, impacto e prazos imediatamente. Comunicar prematuramente sem confirmação cria problemas.

    Exemplo real na prática

    Portarias específicas, como a Portaria nº 109/2025, mostram que mudanças podem chegar por caminhos múltiplos; ter o PDF oficial e o log evita contestações. [F7]

    Plano de contingência curto

    • Registrar o PDF e o print com timestamp.
    • Avaliar impacto em 24 horas com coordenador e secretaria.
    • Se necessário, preparar resposta a pares e comunicado institucional em 48–72 horas.

    Cenário onde não funciona: se a portaria exige ação imediata em poucas horas e não há autoridade para decisão. Solução: ter predefinidos poderes provisórios e contatos de emergência na pró-reitoria.

    Quanto tempo e recursos isso demanda?

    Calendário, relógio e notebook sobre mesa, representando estimativa de tempo e recursos
    Representa estimativas de tempo diário, reunião semanal e investimento inicial para implementar o monitoramento.

    Conceito em 1 minuto

    Rotina diária demanda 15–45 minutos por dia para uma pessoa dedicada, mais 1–2 horas semanais para triagem aprofundada e relatório. Investimento inicial em templates e treinamento é a maior barreira.

    O que os dados mostram

    Instituições que padronizaram dossiês e treinaram equipes reduziram retrabalhos e mal-entendidos, economizando tempo a médio prazo. [F2] [F5]

    Estimativa prática

    • Setup inicial: 4–8 horas para template e treino.
    • Monitoramento diário: 15–45 minutos por pessoa.
    • Reunião semanal de triagem: 30–90 minutos.

    Quando pode não compensar: PPGs muito pequenos com baixa exposição avaliativa. Alternativa: compartilhar serviço de monitoramento entre programas ou utilizar suporte da pró-reitoria.

    Como validamos

    Validamos cruzando checagens manuais do CAD/CAPES, Plataforma Sucupira e gov.br, comparando com boletins institucionais e registros de Diário Oficial. Priorizei fontes primárias e conferi exemplos práticos de uso de templates em pró-reitorias. Limitação: análises independentes de impacto avaliativo em literatura acadêmica ficaram fora do recorte.

    Conclusão e próximos passos

    Resumo: monitoramento diário das fontes oficiais da CAPES é urgente e viável com rotinas curtas, dossiês padronizados e responsabilidades claras. Ação prática imediata: implemente o template de dossiê e agende checagens 24–72 horas. Recurso institucional recomendável: integrar a rotina com a Plataforma Sucupira como fonte central de evidência.

    FAQ

    Preciso de software pago para monitorar?

    Simples ferramentas gratuitas costumam ser suficientes; assinaturas de e-mail, RSS e planilhas colaborativas permitem cobertura inicial. Próximo passo: configure filtros por palavra-chave e avalie escala mensalmente.

    Com que frequência devo checar o Diário Oficial?

    Cheque pelo menos uma vez ao dia em dias úteis; para ciclos críticos inclua checagem extra no fim de semana. Passo acionável: automatize alerta para publicações relacionadas à CAPES.

    Como provar que eu vi a portaria em tempo útil?

    Salvar o PDF, o print com timestamp e o registro em planilha funciona como trilha de auditoria. Próximo passo: inclua esses itens como campos obrigatórios no template do dossiê.

    O que faço se a Sucupira mudar um campo no módulo?

    Documente a mudança com print e explique o impacto no dossiê; escale à coordenação para avaliar ajustes nos relatórios. Ação imediata: registre timestamp e responsável pela checagem.

    Como envolver orientadoras e mestrandas nesse fluxo?

    Envie comunicados curtos e ações diretas apenas quando houver impacto em prazos ou elegibilidade para evitar sobrecarga. Próximo passo: crie um modelo de comunicação de impacto curto para usar em notificações.

    Elaborado pela Equipe da Dra. Nathalia Cavichiolli.

    Dra. Nathalia Cavichiolli — PhD pela USP, com dois pós-doutorados; MBA em Gestão e Docência; experiência internacional na The Ohio State University (EUA); revisora de periódicos científicos pela Springer Nature, com atuação em 37+ revistas, incluindo a Nature; especialista em escrita acadêmica há 15+ anos; pioneira no uso de IA para escrita científica no Brasil; 2.800+ alunos impactados no Brasil e em 15+ países.

    Referências

  • O guia definitivo para pré projeto com IA e ABNT em 4 semanas

    O guia definitivo para pré projeto com IA e ABNT em 4 semanas

    Você está atrasada com o pré-projeto e corre o risco de perder prazos ou ter o trabalho devolvido pela banca; este texto apresenta um pipeline prático que, em 4 semanas, permite gerar um pré-projeto entregável conforme ABNT NBR 15287:2025, com rastreabilidade e declaração de uso de IA.

    Você está atrasada com o pré-projeto, sente insegurança sobre ABNT e teme perder tempo com buscas sem foco. Este artigo mostra um pipeline prático que integra IA generativa e validação humana para produzir um pré-projeto conforme ABNT NBR 15287:2025, com rastreabilidade e declarações de uso.

    Prova: o fluxo proposto parte de templates oficiais e práticas testadas em bibliotecas universitárias, reduzindo etapas repetitivas e padronizando referências [F1]. O que vem a seguir: diagnóstico rápido, passo a passo operacional, checagens de integridade, modelo de declaração de IA e sugestões para implementação institucional.

    Para economizar seu tempo: use este parágrafo-resposta como resumo operacional. Em 4 semanas você pode ter um pré-projeto entregável seguindo ABNT NBR 15287:2025, se combinar: template inicial, mapeamento bibliográfico com IA mas com exportação de referências verificáveis, revisão crítica do orientador e checagens finais de integridade e formatação.

    Perguntas que vou responder

    1. Estrutura do pipeline: do tema ao pré-projeto pronto

    Equipe em sala universitária revisando templates e documentos com laptop e papéis
    Ilustra a implementação institucional do piloto com participação de bibliotecas e TI.

    Conceito em 1 minuto

    O pipeline é uma sequência de etapas: definição e delimitação do tema; mapeamento bibliográfico assistido por IA; geração dos esboços das seções; padronização de referências; formatação ABNT e verificação de integridade. Cada etapa precisa de um artefato de rastreabilidade (logs, arquivos .bib, prompts) e aprovação humana.

    O que os dados mostram [F3]

    Estudos recentes apontam que ferramentas de IA aceleram a triagem inicial e a síntese conceitual, mas tendem a gerar respostas sem fontes verificadas se não houver controle de origem. Por isso, exportar referências e validar cada citação em bases confiáveis é prática recomendada [F3].

    Passo a passo aplicável (checklist rápido)

    • Estabeleça o template ABNT NBR 15287:2025 como base do documento.
    • Faça uma sessão de delimitação de tema com orientador, registrando termos de busca e critérios de inclusão.
    • Rode buscas assistidas por IA para extrair conceitos e gerar uma lista inicial de referências; exporte para gerenciador bibliográfico.
    • Gere rascunhos de justificativa, problema, objetivos e método; marque trechos para revisão orientadora.
    • Execute checagens automáticas de formato e similaridade; corrija antes da validação final.

    Quando não funciona: se a IA produzir citações sem fonte ou inventadas, interrompa a automação, volte às bases acadêmicas e peça ao orientador validação manual.

    2. ABNT NBR 15287:2025 e elementos obrigatórios do pré-projeto

    Páginas impressas com formatação acadêmica e citações sobre mesa, vista plana
    Enfatiza a necessidade de um template fiel à NBR para reduzir retrabalho e garantir conformidade.

    Conceito em 1 minuto

    A NBR 15287:2025 especifica estrutura e elementos, como capa, folha de rosto, resumo, introdução, justificativa, problema, objetivos, método, cronograma e referências. Formatação e ordenação são obrigatórias para editais e bancas.

    O que os dados mostram [F1]

    Manuais institucionais baseados em ABNT demonstram que inconsistências formais são motivo frequente de devolução de projetos. Um template fiel à NBR reduz retrabalho e acelera análise por comissões [F1].

    Checklist rápido para conformidade

    • Use um template com todos os elementos pré-textuais na ordem correta.
    • Padronize margens, fonte e espaçamento conforme NBR.
    • Inclua sumário automático e numeração de páginas coerente com pré-textuais.
    • Garanta que o resumo esteja em português e, se solicitado, em língua estrangeira.

    Quando não funciona: se o edital pedir anexos específicos não cobertos pela NBR, siga o edital local e documente a diferença no rodapé ou em anexo de conformidade com a coordenação do programa.

    3. Mapeamento bibliográfico assistido por IA

    Conceito em 1 minuto

    IA pode acelerar buscas e extrair temas e autores-chave, mas não substitui bases indexadas. A prática segura combina queries bem formuladas com exportação em formatos reconhecidos (.bib, RIS) e verificação em repositórios acadêmicos.

    Laptop aberto sobre mesa de biblioteca com prateleiras ao fundo e mãos no teclado
    Mostra o mapeamento bibliográfico assistido por IA e a validação em catálogos acadêmicos.

    O que os dados mostram [F1] [F5]

    Relatórios de bibliotecas universitárias recomendam integrar ferramentas assistivas com o catálogo institucional e gerenciadores de referências. Treinamento de bibliotecários para validar metadados melhora a qualidade das citações [F1] e orientação interna ajuda a evitar citações falsas [F5].

    Passo a passo aplicável para buscas e importação

    • Defina termos de busca e filtros com o orientador; registre os prompts usados.
    • Use IA para ampliar termos e identificar sinônimos, depois valide resultados em Scopus, Web of Science ou bases nacionais.
    • Exporte referências aceitas para um gerenciador e aplique o estilo ABNT.

    Contraexemplo: confiar apenas no resumo gerado pela IA para decidir inclusão pode omitir viés metodológico; leia ao menos o método do artigo antes de citar.

    4. Padronização e verificação de referências segundo ABNT

    Conceito em 1 minuto

    Padronizar é aplicar regras de formatação para autores, títulos, periódicos, DOI e local de publicação. Ferramentas podem automatizar, mas erros de metadados exigem checagem manual.

    Checklist em prancheta com caneta e anotações para verificação de referências
    Checklist visual para checar metadados, DOIs e formatação antes da submissão.

    O que os dados mostram [F1]

    Templates e scripts de formatação reduzem erros de pontuação e ordem dos elementos. No entanto, registros importados automaticamente costumam precisar de ajustes, especialmente para capítulos, trabalhos em anais e teses [F1].

    Checklist rápido para referências confiáveis

    • Verifique autor, título, ano, DOI e editora; corrija metadados errados no gerenciador.
    • Use validação cruzada com repositórios e catálogos de bibliotecas.
    • Faça uma checagem final de formatação ABNT antes de gerar o sumário de referências.

    Quando não funciona: se a referência for a material não indexado (p.ex., relatório institucional sem DOI), documente a fonte e anexe comprovante de acesso.

    5. Integridade, autoria e declaração do uso de IA

    Conceito em 1 minuto

    Integridade significa garantir autoria humana, evitar plágio e declarar o uso de ferramentas de IA. A prática ética pede transparência sobre o que a IA fez, quais prompts foram usados e a versão da ferramenta.

    O que os dados mostram [F2]

    Diretrizes institucionais recomendam que qualquer contribuição relevante de IA seja registrada e apresentada em seção específica do trabalho, com logs e indicação da responsabilidade intelectual do autor humano [F2].

    Passo a passo aplicável: template de declaração de IA

    • Insira uma seção chamada “Declaração de uso de inteligência artificial” com: a) nome da ferramenta; b) versão; c) objetivos e trechos gerados; d) arquivo de prompts anexado.
    • Mantenha logs de prompts e versões em anexo ou repositório institucional.
    • Oriente o orientador a assinar a validação final da seção.

    Contraexemplo: declarar apenas “usei IA” sem detalhes não atende exigências; detalhe o que foi automatizado e o que foi analisado pelo autor.

    6. Ferramentas, segurança de dados e implementação institucional

    Conceito em 1 minuto

    Ferramentas variam de LLMs comerciais a assistentes dentro de bibliotecas. Critérios práticos: rastreabilidade, capacidade de exportar referências, compatibilidade com gerenciadores e políticas de privacidade.

    Mesa de estudo com laptop, template de pré-projeto impresso, anotações e café, vista superior
    Imagem de abertura que representa o fluxo prático para elaborar um pré-projeto conforme ABNT em 4 semanas.

    O que os dados mostram [F7]

    Editais e chamadas locais exigem conformidade e, em alguns casos, formatos específicos. Pilotos coordenados por PROPG/PRPG e suporte de bibliotecas permitem adaptação dos templates aos editais vigentes [F7].

    Checklist rápido para adoção institucional

    • Propor um piloto semestral coordenado pela Pró-Reitoria de Pós-Graduação, com participação de bibliotecas e TI.
    • Capacitar orientadores e bibliotecários para validar referências e usar ferramentas de checagem.
    • Criar um checklist mínimo institucional: template NBR + declaração de IA + verificação de fontes e plágio.

    Quando não funciona: se a universidade proibir ferramentas externas por segurança, migre para soluções internas ou ambientes controlados e registre tudo em ata do projeto.

    Como validamos

    Comparei o pipeline com manuais e guias de bibliotecas, diretrizes institucionais sobre IA e estudos científicos sobre assistentes de escrita [F1] [F2] [F3]. Priorizei práticas já adotadas em bibliotecas e um ciclo de revisão orientadora, e testei o fluxo em um caso prático com estudantes, ajustando exportação de referências e declaração de IA.

    Conclusão e próxima ação

    Resumo: um pipeline com IA é viável e acelera a entrega de pré-projetos alinhados à ABNT se combinado com validação humana, rastreabilidade e declaração de uso. Ação prática: entregue ao seu orientador o template ABNT preenchido em rascunho e anexe o arquivo .bib exportado para validação.

    Recurso institucional sugerido: proponha ao PROPG/PRPG um piloto semestral com treinamento de bibliotecas.

    FAQ

    P: Preciso declarar o uso de IA no pré-projeto?

    Sim. Declare a ferramenta, versão, prompts principais e trechos gerados — essa é a medida que protege sua autoria. Próximo passo: anexe a declaração e os logs ao rascunho antes da submissão.

    P: A IA pode escrever a justificativa por mim?

    A IA pode ajudar a rascunhar, mas a justificativa deve refletir seu raciocínio e referências verificadas; a tese principal deve ser sua. Próximo passo: use o rascunho gerado para orientar sua redação e valide com o orientador.

    P: Como evitar citações fabricadas pela IA?

    Exporte referências para um gerenciador e valide cada item em bases indexadas; se a referência não for encontrada, não a use. Próximo passo: crie uma lista de verificação para validar DOIs e metadados antes de citar.

    P: Quanto tempo leva o piloto institucional?

    Um semestre é suficiente para identificar ajustes, treinar equipes e adaptar templates; 10 a 20 projetos-piloto fornecem amostra útil. Próximo passo: proponha um cronograma semestral com metas e número inicial de projetos.

    P: Que ferramenta usar para checagem de plágio?

    Use a ferramenta aprovada pela sua instituição; se não houver, proponha soluções que permitam comparação com bases acadêmicas e exportação de relatórios. Próximo passo: consulte a coordenação sobre a ferramenta institucional ou solicite avaliação técnica.

    Elaborado pela Equipe da Dra. Nathalia Cavichiolli.

    Dra. Nathalia Cavichiolli — PhD pela USP, com dois pós-doutorados; MBA em Gestão e Docência; experiência internacional na The Ohio State University (EUA); revisora de periódicos científicos pela Springer Nature, com atuação em 37+ revistas, incluindo a Nature; especialista em escrita acadêmica há 15+ anos; pioneira no uso de IA para escrita científica no Brasil; 2.800+ alunos impactados no Brasil e em 15+ países.

    Referências