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Veja abaixo alguns temas OJS de sucesso desenvolvidos por nós.
O Programa de Pós-Graduação em Gestão da Informação da Universidade Federal do Paraná (UFPR) realizará, no dia 24 de abril de 2026, a palestra “IA ao longo do ciclo de investigação: potenciação, distorção ou dependência?”. O evento propõe discutir os impactos do uso da inteligência artificial nas diferentes etapas da pesquisa científica, desde a formulação de problemas até a comunicação dos resultados.
A atividade contará com a participação da pesquisadora Dr.ª Anabela Mesquita, do ISCAP – Instituto Superior de Contabilidade e Administração do Porto, em Portugal. Com trajetória consolidada nas áreas de gestão do conhecimento, inovação e tecnologias digitais, a especialista trará uma análise crítica sobre como a IA pode potencializar a produção científica, ao mesmo tempo em que levanta preocupações relacionadas à dependência tecnológica e à possível distorção de informações.
A palestra deve abordar temas como o uso responsável de ferramentas baseadas em IA, a necessidade de avaliação rigorosa das fontes utilizadas e os desafios éticos associados à automação de processos de pesquisa. Também será discutido sobre a importância do desenvolvimento de competências informacionais por parte de pesquisadores diante da crescente presença dessas tecnologias no ambiente acadêmico.
O Programa de Pós-Graduação em Gestão da Informação da UFPR, responsável pela organização do evento, tem como objetivo formar profissionais e pesquisadores capacitados para atuar na gestão estratégica da informação e do conhecimento. A iniciativa reforça o compromisso do programa com o debate de temas emergentes e relevantes para a comunidade científica, especialmente no contexto da transformação digital da pesquisa.
Inscrições aqui: IA ao longo do ciclo de investigação: potenciação, distorção ou dependência?
Fonte: PPGGI – UFPR
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A atuação editorial nos periódicos científicos está passando por uma transformação estrutural, migrando de um enfoque operacional para uma lógica centrada na governança. A análise foi apresentada por Bernardo Dionízio Vechi, bolsista do Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia (Ibict) e um dos autores da obra “Inteligência Artificial na editoração científica em Ciência Aberta: riscos, integridade científica e governança editorial”. Em entrevista publicada em abril de 2026, o pesquisador comenta a publicação e discute os impactos da inteligência artificial na editoração científica.
Tradicionalmente voltado à gestão de fluxos de submissão e revisão, o trabalho editorial passa a incorporar funções estratégicas, como definição de políticas, promoção da transparência e garantia da integridade científica. Esse movimento acompanha a crescente exigência por alinhamento a padrões internacionais e boas práticas, reforçando a necessidade de profissionalização na gestão dos periódicos.
Como parte desse avanço, o Ibict também disponibilizou a obra “Inteligência Artificial na editoração científica em Ciência Aberta: riscos, integridade científica e governança editorial”, que aprofunda os desafios e oportunidades do uso de IA no contexto da publicação científica. O livro é assinado por Bernardo Dionízio Vechi, Milton Shintaku, Maria Aniolly Queiroz Maia e Rosilene Paiva Marinho de Sousa, pesquisadores vinculados ao instituto e com atuação em áreas como editoração científica, ciência aberta, tecnologia da informação e aspectos jurídicos da informação.
A publicação discute, de forma integrada, os impactos da inteligência artificial na gestão editorial, abordando questões como riscos éticos, integridade científica e a necessidade de estruturas sólidas de governança. Ao reunir diferentes expertises, a obra oferece subsídios práticos e conceituais para editores, gestores e pesquisadores que enfrentam os desafios contemporâneos da comunicação científica.
Ao discutir riscos, integridade científica e governança editorial, a obra mostra que a adoção da IA não se resume à incorporação de novas tecnologias. O que está em jogo são as condições de transparência, rastreabilidade, supervisão humana, proteção de dados, responsabilidade institucional e credibilidade do registro científico. Nesse cenário, o livro analisa desafios éticos, legais e operacionais, ao mesmo tempo em que propõe diretrizes aplicáveis para o uso responsável da IA no fluxo editorial.
A iniciativa reforça que a governança editorial se consolida como um eixo estratégico para fortalecer a credibilidade, a qualidade e o impacto das revistas científicas. Nesse cenário, a capacitação contínua e o acesso a conteúdos especializados tornam-se fundamentais para consolidar essa transição no ecossistema acadêmico.
Acesse a obra completa aqui: Inteligência Artificial na editoração científica em Ciência Aberta: riscos, integridade científica e governança editorial
Fonte: Editora Ibict
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O Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia (Ibict) lançou, em 2026, o Guia de boas práticas para anonimização de dados de pesquisa, uma publicação estratégica que orienta pesquisadores sobre como compartilhar dados científicos de forma ética, segura e em conformidade com a legislação brasileira.
Elaborado por Caterina Groposo Pavão, Letícia Guarany Bonetti, Marcel Garcia de Souza, Rene Faustino Gabriel Junior, Samile Andrea de Souza Vanz, Tatyane Guedes Martins da Silva e Washington Segundo, o guia responde a um dos principais desafios da Ciência Aberta: equilibrar transparência e acesso aos dados com a proteção da privacidade dos indivíduos.
A publicação surge em um contexto de expansão do compartilhamento de dados científicos e reforça a necessidade de adequação à Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). Segundo o documento, dados pessoais — como nome, CPF, e-mail ou informações de saúde — devem ser tratados com rigor técnico e ético, especialmente quando utilizados em pesquisas e posteriormente disponibilizados em repositórios.
O guia apresenta conceitos fundamentais, como a distinção entre anonimização e pseudonimização, além de detalhar métodos práticos para reduzir o risco de reidentificação. Entre as técnicas abordadas estão generalização de dados, mascaramento, agregação, supressão de atributos e adição de ruído, aplicáveis tanto a dados alfanuméricos quanto a imagens e vídeos.
Outro destaque é o passo a passo para anonimização, que inclui a identificação de dados pessoais, a escolha de métodos adequados e a avaliação contínua do risco de reidentificação. O documento também enfatiza a importância de documentar todo o processo e adotar controles técnicos e organizacionais para garantir a segurança dos dados.
Ao oferecer orientações práticas e acessíveis, o guia busca apoiar pesquisadores e instituições na adoção de boas práticas, contribuindo para o fortalecimento de uma ciência mais aberta, responsável e alinhada ao interesse público. A iniciativa reforça o papel do Ibict na articulação entre políticas, infraestrutura e práticas no campo da informação científica no Brasil.
Acesse aqui o guia completo: Guia de boas práticas para anonimização de dados de pesquisa
Fonte: Editora Ibict
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Um artigo publicado em 15 de abril de 2026 no blog The Scholarly Kitchen traz uma crítica estruturada ao papel central que os artigos científicos passaram a ocupar na avaliação da atividade acadêmica. Intitulado “The Journal Article Is Not the Job”, o texto argumenta que houve uma inversão conceitual no ecossistema científico: o que deveria ser entendido como um registro formal dos resultados da pesquisa passou a ser tratado como o próprio trabalho do pesquisador.
O autor sustenta que o trabalho científico é, essencialmente, um processo contínuo e multifacetado, que envolve desde a formulação de perguntas relevantes até a construção de metodologias, coleta e análise de dados, interpretação crítica dos resultados e interação com a comunidade científica. Nesse contexto, o artigo é apenas um artefato de comunicação, um meio de tornar visível esse processo, e não sua finalidade.
A crítica se aprofunda ao abordar como sistemas institucionais de avaliação, financiamento e progressão na carreira reforçam essa distorção. Ao priorizarem indicadores como número de publicações, fator de impacto de periódicos e métricas derivadas de citações, esses sistemas acabam incentivando comportamentos estratégicos que nem sempre estão alinhados com a produção de conhecimento robusto. Entre esses comportamentos estão a fragmentação de resultados em múltiplos artigos, a escolha de temas “publicáveis” em detrimento de questões relevantes, e a priorização de velocidade sobre rigor.
O texto também aponta que essa lógica pode gerar consequências sistêmicas mais amplas, como a sobrecarga do sistema de revisão por pares, a proliferação de conteúdos redundantes e o enfraquecimento da confiabilidade científica. Além disso, ao reduzir o valor do trabalho acadêmico à sua capacidade de gerar publicações, outras dimensões fundamentais da ciência, como ensino, mentoria, desenvolvimento de infraestrutura de pesquisa e engajamento com a sociedade, acabam sendo negligenciadas.
Outro ponto relevante é a discussão sobre como essa visão limitada impacta a própria comunicação científica. Ao tratar o artigo como fim em si mesmo, perde-se a oportunidade de explorar formatos mais adequados para diferentes tipos de contribuição, como dados abertos, protocolos, softwares e revisões contínuas, que nem sempre se encaixam no modelo tradicional de publicação.
O artigo conclui defendendo a necessidade de uma mudança cultural e estrutural na forma como a ciência é avaliada. Isso inclui o reconhecimento do processo de pesquisa como elemento central, a diversificação dos critérios de avaliação e o alinhamento dos incentivos institucionais com práticas que priorizem qualidade, transparência e impacto real do conhecimento produzido.
A reflexão se insere em um debate mais amplo sobre integridade científica e reforma da avaliação acadêmica, dialogando com iniciativas internacionais que buscam reduzir a dependência de métricas simplificadas e promover uma visão mais abrangente e responsável da atividade científica.
Fonte: The Scholarly Kitchen
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A Universidade do Estado de Santa Catarina (UDESC), em Florianópolis, sediará, nos dias 10 e 11 de junho, o IV Encontro da Rede Brasileira de Repositórios Digitais (IV ERBRD). Organizado pela Rede Brasileira de Repositórios Digitais (RBRD) e pelo Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia (Ibict), o evento contará, nesta edição, com a coorganização da UDESC. O encontro reunirá especialistas, gestores e pesquisadores para debater o papel estratégico dos repositórios institucionais na promoção da ciência aberta, tendo como tema “Diversidade que inspira inovação: repositórios abertos para uma ciência equitativa”.
Realizado em ambiente acadêmico e colaborativo, o evento promoverá debates sobre práticas, políticas e tecnologias que fortalecem a gestão e a disseminação da produção científica em acesso aberto. A programação inclui palestras, mesas-redondas e apresentações de experiências institucionais, abordando desde infraestrutura de repositórios até questões relacionadas à equidade no acesso ao conhecimento.
O IV ERBRD também se consolida como espaço de articulação entre instituições brasileiras que atuam na gestão de repositórios digitais, incentivando a troca de experiências e a construção de estratégias conjuntas para ampliar a visibilidade da ciência produzida no país. A diversidade de perspectivas presentes no encontro contribuirá para a inovação em políticas e práticas, alinhando o Brasil às tendências internacionais de ciência aberta.
Ao destacar a relação entre diversidade e inovação, o evento evidencia que repositórios digitais não são apenas ferramentas tecnológicas, mas instrumentos fundamentais para garantir inclusão, transparência e equidade no ecossistema da comunicação científica.
Para mais informações acesse: IV Encontro da Rede Brasileira de Repositórios Digitais
Fonte: IV ERBRD
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Um caso recente expôs de forma contundente os riscos do uso indiscriminado de inteligência artificial na produção científica. A suposta doença “bixonimania”, completamente fictícia, conseguiu enganar sistemas como ChatGPT e Gemini — e foi além: chegou a ser citada em artigo científico revisado por pares.
A fraude começou como um experimento para testar a confiabilidade dos modelos de linguagem. Com descrições plausíveis, linguagem técnica e estrutura típica de textos médicos, a condição inexistente foi rapidamente assimilada por diferentes IAs, que passaram a tratá-la como real, com causas, sintomas e até estimativas de prevalência.
O problema se agravou quando o conteúdo ultrapassou o ambiente dos chatbots. Um artigo publicado no periódico Springer Nature mencionou a doença como se fosse uma condição emergente — o que levou à posterior retratação após questionamentos da revista Nature.
O caso da “bixonimania” não surgiu de uma descoberta clínica, mas de um teste deliberado para avaliar os limites da inteligência artificial na interpretação de informações plausíveis. A condição fictícia foi construída com linguagem técnica e características verossímeis, suficientes para ser assimilada por sistemas como ChatGPT e Gemini, que passaram a descrevê-la como real.
Embora não se trate de um experimento científico formal, com metodologia publicada e autoria institucional definida, o episódio funcionou como uma demonstração prática das fragilidades desses sistemas — especialmente quando inseridos em ecossistemas informacionais que carecem de verificação rigorosa.
O que esse caso revela sobre IA e publicação científica
O episódio evidencia uma fragilidade estrutural: modelos de IA não distinguem verdade de verossimilhança — eles respondem com base em padrões linguísticos, não em validação factual. Quando um texto tem “cara de ciência”, a tendência é que a IA amplifique aquela informação, mesmo que seja falsa.
Esse comportamento está diretamente ligado ao fenômeno conhecido como “alucinação” de IA, já amplamente documentado na literatura acadêmica. Há registros, inclusive, de geração de referências inexistentes em revisões por pares automatizadas e textos científicos. Além dessas situações, cientistas também alertam para “Al Stop” (algo como “sucata de IA”). Para saber mais acesse Revista Science alerta: controle humano é essencial contra “AI slop” na pesquisa científica
Implicações para o contexto editorial e científico
Para periódicos científicos, editores e pesquisadores, o caso funciona como um alerta crítico:
A questão não se limita à redação de textos. Ferramentas de IA já são utilizadas em tradução, revisão, análise de dados, sugestão de referências e até avaliação de manuscritos — o que amplia o risco de contaminação da literatura por informações fabricadas.
Um problema de cultura científica, não apenas de tecnologia
Mais do que uma falha técnica, o caso expõe um problema de prática acadêmica. Como aponta a própria reportagem, há uma “preguiça perigosa” na verificação de informações que permite que conteúdos falsos avancem até a publicação.
Em outras palavras:
a IA não cria o problema sozinha — ela amplifica fragilidades já existentes no sistema científico.
Caminhos e recomendações
Diante desse cenário, algumas diretrizes se tornam centrais para o uso responsável de IA na ciência:
Já vislumbramos algumas iniciativas para normatizar a IA no ambiente acadêmico brasileiro como a iniciativa da Virtualia Journal, periódico da Universidade Federal de Ouro Preto na área de Filosofia, anunciou a adoção da Declaração CRediT-IA e a nova edição do Guia de Boas Práticas Científicas da USP que incorpora orientações sobre integridade e uso de IA.
Conclusão
O caso da “bixonimania” é emblemático porque rompe uma barreira crítica: não se trata apenas de um erro pontual em chatbots, mas da infiltração de conteúdo fabricado na própria literatura científica — o espaço que deveria operar como instância máxima de validação do conhecimento.
Esse episódio reforça um diagnóstico mais amplo: as fragilidades não estão apenas nas ferramentas de IA, mas no modo como o sistema científico organiza, valida e circula informação. Nesse sentido, dialoga diretamente com discussões recentes sobre a necessidade de reconfiguração dos modelos de publicação.
Como abordado em matéria anterior aqui no Periódico Eletrônico, o modelo Publish–Review–Curate (PRC), proposto pela Confederation of Open Access Repositories, surge como uma alternativa ao fluxo tradicional ao separar — e tornar explícitas — as etapas de publicação, avaliação e curadoria. Nesse arranjo, os trabalhos são inicialmente disponibilizados (frequentemente como preprints), passam por processos de revisão aberta e contínua, e posteriormente são organizados e validados por diferentes iniciativas de curadoria.
Mais do que uma mudança operacional, trata-se de uma mudança de lógica: ao ampliar transparência, rastreabilidade e escrutínio público, o modelo reduz a possibilidade de que conteúdos não verificados — inclusive aqueles gerados ou amplificados por IA — sejam incorporados de forma silenciosa ao corpo da literatura científica.
Assim, o caso recente não apenas expõe os riscos do uso acrítico de IA, mas evidencia a urgência de fortalecer mecanismos de validação distribuída e transparente. Em última instância, reforça um princípio fundamental: a confiança na ciência não pode depender da aparência de rigor, mas de processos efetivos — e verificáveis — de validação.
Se por um lado a IA amplia produtividade e acesso, por outro exige um princípio básico da ciência que não pode ser terceirizado: verificar, validar e duvidar sistematicamente.
Fonte: Correio 24 horas
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Embora o Brasil raramente apareça com destaque em estudos internacionais sobre revistas predatórias, o tema tem ganhado espaço no debate acadêmico nacional, impulsionado por alertas de instituições, editores e pesquisadores sobre os riscos dessas publicações. A pressão por produtividade científica, aliada à necessidade de rápida publicação, tem sido apontada como um dos fatores que tornam pesquisadores, especialmente em início de carreira, mais vulneráveis a esse tipo de prática.
Ainda assim, quando observados grandes levantamentos internacionais, o país surge de forma pouco expressiva. Parte dessa ausência é explicada por uma limitação metodológica: a maioria dos bancos de dados e análises concentra-se em periódicos em inglês, deixando de fora publicações em português e espanhol. Isso cria uma espécie de “presença invisível” do Brasil nesses estudos, dificultando um diagnóstico mais preciso do problema em âmbito nacional.
Segundo Simon Linacre, da Cabells, compreender esse cenário exige uma mudança de postura dos próprios pesquisadores, que precisam aplicar suas habilidades investigativas também ao processo de publicação científica. Isso inclui avaliar criteriosamente onde submeter seus trabalhos e entender as implicações dessas escolhas.
A própria dinâmica da publicação acadêmica já é amplamente estudada, com periódicos especializados no tema. Um exemplo recorrente é o estudo de Shen e Bjork (2016), que apontou que apenas 2,3% dos autores correspondentes em revistas predatórias eram da América do Sul. Apesar de limitações e críticas metodológicas, o dado sugere que, ao menos na década de 2010, a participação de pesquisadores brasileiros em periódicos predatórios em inglês era relativamente baixa.
No entanto, essa baixa representatividade nos dados não significa ausência do problema. Pelo contrário, reforça a necessidade de ampliar o olhar para contextos locais, investir em formação sobre integridade científica e fortalecer mecanismos institucionais que orientem decisões de publicação.
Fonte: Universidade News
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A Editora da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR) anunciou a abertura de uma chamada pública para seleção de obras inéditas com foco em Inteligência Artificial. A iniciativa busca incentivar a produção acadêmica e científica na área, reunindo trabalhos originais que contribuam para o avanço do conhecimento e da aplicação da IA em diferentes contextos.
Podem participar autores com ou sem vínculo com à UTFPR, desde que apresentem obras inéditas e alinhadas ao escopo da chamada. Os trabalhos devem abordar temas relacionados à Inteligência Artificial sob perspectivas diversas, incluindo aspectos técnicos, éticos, sociais e aplicados, refletindo a amplitude e a relevância do campo na atualidade.
A proposta faz parte das ações da editora para fortalecer a disseminação do conhecimento científico e ampliar o acesso a conteúdos qualificados, especialmente em áreas emergentes. Além disso, a chamada reforça o papel das editoras universitárias na promoção da ciência aberta e na valorização da produção intelectual nacional.
As submissões seguem critérios editoriais específicos definidos pela instituição e serão avaliadas por meio de processo seletivo. Para mais informações sobre a chamada acesse: Edital EDUTF nº 01/2026 - Chamada Pública para Submissão de Obras Originais - Coleção Inteligência Artificial e Transformação Tecnológica .
Fonte: UTFPR
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Na última matéria da série sobre o relatório da ANPAD, publicado em 27 de março, são apresentados os tópicos finais do estudo sobre o uso de inteligência artificial na pesquisa acadêmica, com destaque para os princípios éticos, a síntese dos principais achados, as recomendações e as limitações identificadas pelos pesquisadores.
Princípios éticos
O relatório demonstra um forte consenso da comunidade acadêmica em torno da importância de princípios éticos para orientar o uso da inteligência artificial. Entre os mais citados estão ética e valores, reprodutibilidade, responsabilidade e proteção de dados, indicando uma preocupação consistente com a integridade científica e a transparência no uso dessas ferramentas.
Além desses eixos centrais, emergem discussões mais complexas, como a necessidade de supervisão humana contínua, o risco de vieses algorítmicos e preocupações com a concentração tecnológica em países centrais, apontando para debates sobre colonialidade digital. Também há questionamentos sobre crédito intelectual e o papel da IA em relação ao mérito individual na produção científica.
Síntese dos principais achados
A consolidação dos resultados evidencia um cenário marcado por contrastes. De um lado, há alta adoção das ferramentas de IA, com uso disseminado entre pesquisadores. De outro, observa-se baixa sofisticação técnica, com a maioria atuando apenas como usuária de soluções prontas.
Outro destaque é a forte concentração no uso de ferramentas generalistas, como o ChatGPT, em detrimento de soluções especializadas. O estudo também identifica um gradiente de aceitação ética: atividades exploratórias, como geração de ideias, são amplamente aceitas, enquanto etapas que envolvem maior responsabilidade intelectual, como revisão de artigos, enfrentam maior resistência.
Diferenças entre perfis também se destacam, especialmente entre docentes e estudantes, além da influência do uso de ferramentas pagas na maior aceitação da IA. As barreiras ao uso, por sua vez, são predominantemente éticas e culturais, e não tecnológicas ou financeiras.
Recomendações
Com base nos achados, o relatório propõe ações direcionadas a diferentes atores do ecossistema acadêmico. Para instituições e programas de pós-graduação, destaca-se a necessidade de investir em capacitação, especialmente no uso de ferramentas especializadas, além da definição de diretrizes éticas claras para o uso da IA em cada fase da pesquisa.
Para a própria ANPAD, o estudo sugere a atualização de políticas editoriais, com exigência de transparência no uso de IA, e a ampliação de iniciativas de formação continuada. Já para os pesquisadores, as recomendações incluem diversificar o uso de ferramentas, adotar práticas de transparência metodológica e manter a supervisão humana como elemento central no processo científico.
Limitações do estudo
O relatório também reconhece limitações importantes que devem ser consideradas na interpretação dos resultados. A amostra, embora relevante, apresenta concentração regional, o que pode restringir a generalização dos achados para toda a comunidade acadêmica brasileira.
Além disso, o longo período de coleta de dados, entre 2024 e 2025, coincide com um momento de rápida evolução das tecnologias de IA, o que pode ter influenciado as percepções dos participantes ao longo do tempo. Também foram identificadas inconsistências em algumas variáveis, como idade e identificação institucional, que limitaram análises mais detalhadas.
O conjunto dessas análises reforça que o avanço da inteligência artificial na pesquisa acadêmica não é apenas uma questão de adoção tecnológica, mas de governança, capacitação e construção coletiva de normas. O desafio agora não é mais incorporar a IA, mas definir como utilizá-la de forma crítica, ética e alinhada aos princípios da ciência.
Fonte: ANPAD
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