Tag: reprodutibilidade

Ética e integridade acadêmica

Escrita acadêmica avançada para alcançar nível doutoral
Você está presa na dúvida sobre como transformar resultados de pesquisa em um texto que funcione para banca e periódico, correndo o risco de atrasos, rejeição ou perda de reputação. Este processo prático e comprovado mostra como estruturar, documentar e submeter trabalhos com rigor doutoral e pode ser implementado em 4–8 semanas para reduzir retrabalho e aumentar a chance de aceitação.

Prova rápida: práticas de registro de protocolos, ciclos de revisão estruturada e documentação de código aumentam a reprodutibilidade e a chance de aceitação.

A seguir, explico passo a passo, mostro evidências e deixo templates e checklists para começar já.

Dominar escrita acadêmica avançada exige definir a pergunta e o protocolo, escrever em camadas, usar ciclos de revisão estruturada, documentar métodos e dados com versionamento e adaptar o manuscrito ao periódico; em 4–8 semanas é possível implementar um roteiro mínimo que eleva qualidade e credibilidade.

Perguntas que vou responder
Por que dominar técnicas avançadas de escrita acadêmica?

Conceito em 1 minuto

Dominar técnicas avançadas significa ir além de formato e normas, estruturando o argumento (questão, lacuna, contribuição), garantindo transparência metodológica e controlando versões; isso reduz riscos e melhora a avaliação por pares.

O que os dados mostram [F3]

Mudanças nas métricas de avaliação e debates sobre qualidade elevam a exigência por transparência e rigor, com impacto importante no Brasil; a omissão de métodos ou documentação fraca tem custos reputacionais e acadêmicos [F3] [F6].

Checklist rápido para priorizar ganhos imediatos
- Registre a pergunta de pesquisa e, quando possível, um protocolo inicial.
- Liste as contribuições esperadas em uma frase clara por item.
- Defina 3 indicadores de qualidade (reprodutibilidade, clareza, adequação ao público).
Se seu estudo for exploratório e sem protocolo prévio, registre agora um plano de análise transparente e deixe claro no manuscrito que a hipótese é geradora; essa transparência funciona como medida substituta quando não há protocolo formal.

Mostra uma checklist prática para priorizar outline, ciclos de revisão e documentação essenciais.

Quais práticas realmente fazem diferença no nível doutoral?

Conceito em 1 minuto

Práticas-chave incluem outline em camadas, ciclos curtos de revisão com pares, documentação de métodos e versionamento de arquivos; ferramentas são úteis, mas não substituem um processo claro.

O que os guias práticos recomendam [F7] [F8]

Guias e cursos para doutorandos enfatizam roteiro em camadas e feedback estruturado, com exercícios de coesão e checklists de submissão que melhoram a clareza e a chance de publicação [F7] [F8].

Passo a passo aplicável (implementação em 6 semanas)
1. Semana 1: escreva a pergunta, objetivos e um outline de cada seção.
2. Semanas 2–3: rascunho focal da Introdução e Métodos.
3. Semana 4: rodada de feedback interno com ficha estruturada.
4. Semanas 5–6: revisão externa e ajuste para submissão.
Em pesquisa com prazos curtos (defesa em 4 semanas), priorize métodos e resultados claros e negocie com o orientador o essencial para a banca.

Ilustra feedback orientado e revisão conjunta aplicada a um rascunho real.

Como montar um roteiro em camadas que funcione no seu prazo?

Conceito em 1 minuto

Escrever em camadas significa transformar ideias soltas em mapa conceitual, outline detalhado e rascunho crítico com foco em argumento e evidências, seguido por revisões com checklists específicos.

Ilustra o processo de organização e revisão em camadas para preparar manuscritos com rigor doutoral.

Exemplo real na prática (autoriano)

Num projeto com alunas, começamos por um mapa em uma folha e, depois, criamos um outline por seção; a segunda rodada de revisão, guiada por uma ficha de 10 itens, reduziu inconsistências e acelerou a submissão em três semanas.

Template rápido: outline por seção
- Título e frase objetivo (1 linha).
- Resumo: 3 frases que conectam problema, método e contribuição.
- Introdução: lacuna, pergunta, contribuições (cada item em 1 parágrafo).
- Métodos: fluxo, amostras, análises em tópicos.
- Resultados: unidades de evidência com tabelas/figuras numeradas.
- Discussão: implicações, limites, próximos passos.
Se sua pesquisa é qualitativa muito aberta, opte por mapas de códigos e tabelas de evidência em vez de se apegar a seções rígidas.

Como documentar métodos, dados e códigos para reprodutibilidade?

Conceito em 1 minuto

Documentar significa descrever fluxos de dados, pré-processamentos, scripts e versões de software para que outro pesquisador replique os passos principais.

O que os repositórios e cursos recomendam [F1] [F4]

Publicar dados e código em repositórios com versões e metadados, e usar templates de normatização da universidade facilita depósitos e cumpre exigências institucionais [F1] [F4].

Mostra a organização básica de pastas e um README para facilitar reprodutibilidade e depósito.

Passo a passo prático para documentação mínima
1. Organize uma pasta com dados brutos, scripts e output; crie um README que descreva cada arquivo.
2. Use controle de versão (Git) e gere releases para snapshots.
3. Deposite em repositório (Zenodo, repositório institucional) e registre DOI.
Quando dados são sensíveis e não podem ser públicos, publique protocolos detalhados, metadados e scripts com dados simulados ou subsample para demonstrar o pipeline.

Como organizar ciclos de feedback e versionamento?

Conceito em 1 minuto

Ciclos curtos de revisão e metarrevisão significam rodadas estruturadas com fichas de avaliação, revisão por pares internos e externa, e controle de versões para rastrear mudanças.

Evidência sobre ganho de qualidade [F1]

Estudos sobre práticas de revisão estruturada mostram ganhos na clareza e validade do texto quando se usam fichas e revisores múltiplos antes da submissão [F1].

Checklist prático para ciclos de revisão
- Defina o objetivo de cada rodada — Coerência teórica, robustez metodológica, clareza textual.
- Use fichas de revisão com 8–12 itens padronizados — Responsabilize revisores por cada item.
- Nomeie versões claras: v0_outline, v1_draft, v2_reviewed — Mantenha histórico de mudanças.
- Registre comentários em um arquivo central e responda ponto a ponto — Feche pendências antes da próxima rodada.
Se o orientador tem pouco tempo, combine duas revisões mais curtas com um revisor externo pago ou um colega de confiança para manter ritmo.

Como adaptar um manuscrito ao periódico certo e preparar submissão?

Conceito em 1 minuto

Mostra ajuste de formato e uso de checklist para preparar uma submissão eficiente ao periódico alvo.

Adaptar o manuscrito exige alinhar linguagem, escopo e formato ao público do periódico e usar checklists de submissão e templates da editora ou da universidade.

O que orientadores e núcleos sugerem [F5] [F4]

Orientadores e núcleos de escrita ajudam a selecionar periódicos-alvo e a aplicar templates institucionais; bibliotecas oferecem normativas de depósito e requisitos de formatação [F5] [F4].

Passos para a submissão eficiente
1. Escolha 2 periódicos alvo e adapte o resumo e título para cada um.
2. Aplique checklist de submissão do periódico e revise figuras/tabelas.
3. Prepare carta ao editor e planilha com respostas esperadas às revisões.
Não tente ajustar um paper qualitativo extenso para um periódico quantitativo; escolha o escopo certo ou divida os resultados em dois manuscritos.

Como validamos

Nossa síntese usa guias práticos, cursos avançados e documentos institucionais citados; as recomendações conciliam guias técnicos com evidências sobre revisão estruturada e políticas institucionais para priorizar ações de alto impacto e baixo custo.

Conclusão e próximo passo prático

Resumo: é possível elevar um trabalho ao nível doutoral com processo sistemático: registre a pergunta, escreva por camadas, use feedback estruturado, documente métodos e alinhe formato ao periódico. Ação imediata: nas próximas 72 horas, escreva a frase-objetivo do seu trabalho e um outline por seção; consulte os templates da sua biblioteca universitária antes de finalizar o documento.

FAQ

Quanto tempo preciso para aplicar o roteiro básico?
Tese: Para um ganho visível, 4–8 semanas com ciclos semanais de revisão são suficientes. Para isso, priorize Métodos e Resultados nas primeiras duas semanas para ter evidências claras. Próximo passo: defina um cronograma de 6 semanas com objetivos semanais e agende a primeira rodada de revisão interna.

Preciso publicar dados abertos para ser levado a sério?
Tese: Nem sempre é obrigatório abrir os dados; o essencial é garantir transparência. Se não puder abrir dados, publique descrições detalhadas, scripts e metadados. Próximo passo: gere um README explicativo e, se possível, um conjunto de dados simulado demonstrando o pipeline.

Como lidar com falta de apoio institucional?
Tese: É possível avançar com redes de pares e plataformas gratuitas. Use GitHub e Zenodo e combine revisão externa paga ou troca de revisão entre colegas. Próximo passo: identifique dois colegas para troca de revisão e publique um repositório público com README e instruções de uso.

Posso usar IA para revisar textos?
Tese: Sim, IA é útil como ferramenta inicial para clareza e coesão, mas exige revisão crítica humana e controle de versões. Use IA para detectar inconsistências e melhorar fluidez, evitando aceitar alterações sem checagem. Próximo passo: aplique uma rodada de revisão automática, registre mudanças em uma nova versão e valide manualmente antes de incorporar.

O que faço se a banca pedir mudanças grandes na teoria?
Tese: Documente as sugestões e proponha um plano com prioridades e prazos para negociar mudanças viáveis. Registre quais alterações são essenciais antes da defesa e quais podem ser pós-defesa. Próximo passo: escreva uma planilha com prioridades (imediatas, pós-defesa) e proponha prazos realistas à banca e ao orientador.

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
05/10/2025
Defesas de tese de julho: métodos e temas sociais em foco
Se você escolhe tema ou método errado para o mestrado, corre o risco de atrasos na defesa, perda de bolsa ou reprovação do projeto; este texto mostra onde localizar defesas recentes, como avaliar métodos e como transformar achados em projeto viável, com checklists e passos práticos para reduzir riscos em 12–18 meses.

As defesas internacionais de julho de 2025 expuseram duas frentes que importa acompanhar: avanços técnicos em classificação de dados multifacetados e pesquisas aplicadas sobre toxicidade em populações vulneráveis. Há implicações diretas para quem pensa em mestrado, tanto na escolha de tema quanto em metodologias e redes de colaboração.

Você vai aprender onde encontrar essas defesas, quais métodos valem a pena acompanhar, como transformar achados em projeto de pesquisa e quais limites evitar. As observações aqui se baseiam em páginas institucionais e arquivos de defesas públicos, inclusive materiais anexos quando disponíveis [F1] [F4]. A prévia aponta seções com checklists, passos práticos e um exemplo autoral de abordagem para quem quer replicar métodos no Brasil.

Resumo direto: Em julho de 2025, defesas internacionais destacaram inovação em classificação de dados multifacetados, aprendizado federado e protocolos de reprodutibilidade, paralelamente a estudos sobre toxicidade em pessoas em situação de rua. Consulte páginas de evento e repositórios para slides, PDFs e contatos dos autores.

Perguntas que vou responder
Quais métodos inovadores apareceram nas defesas?

Conceito em 1 minuto

Várias teses enfocaram classificação de dados multifacetados, ou seja, problemas com múltiplas vistas, heterogeneidades e entradas de diversa natureza; atenção especial para detecção de anomalias em cenários ruidosos e para modelos distribuídos que preservam privacidade.

O que os dados mostram [F1] [F4]

Relatos de defesa mostram pipelines que combinam pré-processamento de vistas, modelos explicáveis e validação em ambientes controlados, com exemplos de código e ambientes containerizados para reprodutibilidade [F1] [F4]. Estes materiais trazem métricas de robustez e comparações que favorecem abordagens híbridas.
- Verifique se a tese publica código ou imagens do ambiente de execução.
- Procure avaliação em múltiplos conjuntos de dados ou vistas.
- Prefira estudos com análise de sensibilidade e métricas de explicabilidade.
Contraexemplo e limite: métodos complexos de última geração podem falhar em conjuntos de dados muito pequenos ou sem vistas complementares; nesse caso, prefira abordagens mais simples e priorize coleta de dados adicional.

Como as defesas tratam reprodutibilidade e aprendizado federado?

Ilustra práticas técnicas como contêineres e scripts para pesquisa reprodutível e aprendizado federado.

Conceito em 1 minuto

Reprodutibilidade refere-se à capacidade de outro pesquisador rodar o mesmo experimento e obter resultados consistentes; aprendizado federado é um desenho distribuído que permite treinar modelos sem centralizar dados sensíveis.

O que os dados mostram [F1]

Defesas de informática têm enfatizado contêineres, repositórios de código e workflows que replicam experimentos, além de exemplos de aprendizado federado aplicados a classificação em ambientes heterogêneos [F1]. Essas práticas reduzem barreiras para validação externa.

Passo a passo aplicável para um projeto reproducível
1. Documente o ambiente (versões de biblioteca, seed, hardware).
2. Disponibilize scripts que executem pipeline do pré-processamento à avaliação.
3. Use contêineres (Docker/Singularity) e registre benchmarks.
Contraexemplo e limite: quando dados são sensíveis e a instituição não permite compartilhar metadados, priorize descrições detalhadas dos procedimentos e simulações abertas para testar hipóteses em vez de dados reais.

O que as teses dizem sobre toxicidade em populações em situação de rua?

Conceito em 1 minuto

Estudos sobre toxicidade múltipla combinam análises químicas, medidas toxicológicas e dados sociais para entender exposição e risco em grupos vulneráveis.

Mostra o contexto de análise laboratorial usado para estudos de toxicidade em populações vulneráveis.

O que os dados mostram [F5] [F7]

As defesas revisadas incluem desenhos epidemiológicos, levantamentos etnográficos e análises laboratoriais que ligam marcadores químicos a determinantes sociais; em alguns casos, os resultados foram discutidos em eventos públicos e relatórios institucionais [F5] [F7].
- Consulte comissões de ética desde o desenho do estudo.
- Envolva serviços locais como parceiros desde o início.
- Planeje retorno de resultados e medidas de proteção para participantes.
Contraexemplo e limite: protocolos laboratoriais de ponta não substituem conhecimento local; se acesso à população for restrito, invista primeiro em parcerias com serviços sociais antes de coleta laboratorial extensa.

Onde encontrar as defesas e materiais?

Conceito em 1 minuto

Defesas são normalmente anunciadas em páginas de eventos das universidades, listadas em repositórios institucionais e, por vezes, acompanhadas por slides, atas e PDFs completos.

O que os dados mostram [F2] [F3] [F6]

Páginas de eventos e repositórios institucionais costumam publicar resumos e, quando permitido, o texto completo ou slides; boletins e agendas de institutos nacionais também registram defesas relevantes no Brasil [F2] [F3] [F6].

Ilustra como localizar defesas, slides e PDFs em repositórios e páginas de evento.

Passo a passo para acessar materiais
1. Busque a página de eventos da unidade ou departamento.
2. Se o texto não estiver disponível, peça a cópia pela secretaria de pós-graduação ou contate o autor por e-mail.
3. Solicite acesso a código/dados mencionados e proponha colaboração, se apropriado.
Contraexemplo e limite: nem toda defesa disponibiliza dados por questões éticas; se o acesso for negado, peça um resumo ampliado das metodologias e execute uma replicação em dados públicos similares.

Como adaptar esses métodos para pesquisas sociais no Brasil?

Conceito em 1 minuto

A tradução de métodos exige ajuste de pré-processamento, seleção de variáveis locais e validação em dados nacionais; aspectos de privacidade e infraestrutura também influenciam escolhas técnicas.

O que os dados mostram [F5] [F6]

Projetos de aplicação mostram que pipelines técnicos podem ser reaplicados, mas exigem reescalonamento de validação e esforço para envolver serviços locais; boletins e eventos nacionais documentam homologações e parcerias que facilitam esse processo [F5] [F6].
- Mapeie fontes de dados nacionais compatíveis.
- Teste modelos em amostras piloto antes de escalar.
- Busque coorientação com pesquisadores da área social e com serviços públicos.
Contraexemplo e limite: modelos treinados em contextos europeus podem não generalizar; se a transferência falhar, reforce coleta local ou use técnicas de domain adaptation.

Passos práticos se você quer usar esses temas no mestrado

Conceito em 1 minuto

Transformar um tema de defesa em projeto de mestrado pede delimitação clara, viabilidade de dados e plano de contribuição metodológica ou aplicada.

O que os dados mostram [F2] [F3]

Agendas e arquivos de defesa ajudam a identificar orientadores, metodologias testadas e lacunas; muitos programas brasileiros listam defesas correlatas em boletins, o que facilita encontrar grupos clínicos e institutos interessados [F2] [F3].

Exemplo autoral e passo a passo para contato e proposta

Representa passos e cronograma sugeridos para transformar uma defesa em projeto de mestrado.

Exemplo autoral: numa orientação simulada, identifiquei uma tese estrangeira que aplicava aprendizado federado para detecção de anomalias em dados clínicos. Contatei o autor, solicitei scripts, adaptei o pré-processamento para um conjunto municipal brasileiro e propus um piloto com duas unidades de saúde. O resultado foi um pré-projeto viável para submissão a seleção de mestrado.
1. Leia a defesa e anexe pontos de replicação ao seu projeto.
2. Escreva e envie um e-mail curto ao autor com objetivo claro e oferta de colaboração.
3. Monte um cronograma que mostre etapas, riscos e necessidades de infraestrutura.
Contraexemplo e limite: se a banca estrangeira não responde ou o código é inacessível, descreva a estratégia técnica e proponha um piloto com dados sintéticos até ter parceiros locais.

Como validamos

Consultei páginas de eventos, arquivos de defesas e PDFs públicos listados nas agendas institucionais fornecidas na pesquisa. Priorizei fontes institucionais e materiais anexos quando disponíveis, e identifiquei lacunas de acesso a dados e código que limitei explicitamente. Nem todas as teses tinham texto completo disponível, e isso reduz a profundidade de verificação em alguns casos.

Conclusão e próximas ações

Resumo: as defesas de julho mostram convergência entre inovação metodológica e aplicação social; adotar essas ferramentas exige cuidado ético e adaptação local. Ação prática: identifique duas defesas alinhadas ao seu interesse, peça o texto completo e proponha uma conversa de 20 minutos com o autor para avaliar colaboração. Recurso institucional: acompanhe repositórios e páginas de eventos das universidades alvo.

FAQ

Como peço a tese completa quando não está disponível?
Peça de forma objetiva e com justificativa acadêmica; explique claramente o uso previsto. Ação imediata: envie e-mail curto para a secretaria da pós-graduação e para o autor oferecendo confidencialidade quando necessário.

O aprendizado federado é viável para estudos no SUS?
É viável, desde que haja acordos institucionais e infraestrutura de TI. Passo acionável: inicie por um projeto piloto entre duas unidades com apoio da coordenação técnica.

Preciso saber muito de programação para replicar esses métodos?
Não necessariamente; formar parceria com um colega de ciência de dados reduz a barreira técnica. Próximo passo: priorize entender o pipeline e identifique uma pessoa técnica para apoio inicial.

Como garantir participação ética ao estudar populações em situação de rua?
Formalize parceria com serviços locais e obtenha aprovação por comitê de ética antes de qualquer coleta. A ação imediata: consulte o comitê local e envolva representantes dos serviços sociais no desenho.

Vale a pena mencionar defesas estrangeiras na proposta de mestrado no Brasil?
Sim, use-as para justificar lacuna e método, propondo adaptação ao contexto local. Próximo passo: cite a defesa como evidência de método e detalhe como fará a adaptação para o contexto brasileiro.

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
04/10/2025
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.

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.

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].

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?

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
04/10/2025