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Fábio Simas
Diretor da Escola de Matemática da UNIRIO e idealizador do Um Livro Aberto
Veja abaixo alguns temas OJS de sucesso desenvolvidos por nós.
A inteligência artificial está transformando a produção científica em uma velocidade sem precedentes, mas, segundo uma análise publicada no blog The Slow AI, essa mudança pode estar ampliando problemas que já faziam parte do ecossistema acadêmico. No artigo "Academia is enshittifying. AI made it faster", o pesquisador Sam Illingworth argumenta que a IA não é a origem da atual crise da comunicação científica, e sim um acelerador de um sistema historicamente marcado pela pressão por produtividade e pela valorização excessiva de indicadores quantitativos.
O autor utiliza o conceito de enshittification, termo popularizado pelo escritor e ativista Cory Doctorow para descrever a degradação gradual de plataformas digitais, e propõe uma analogia com a academia. Segundo essa perspectiva, a produção científica teria deixado de priorizar a geração e a disseminação do conhecimento para atender, cada vez mais, às demandas de métricas institucionais, como número de publicações, fator de impacto e volume de citações.
Como exemplo, o texto menciona a recente retratação de uma meta-análise sobre o uso do ChatGPT na educação, que reunia dezenas de estudos e chegou a ser amplamente citada antes da identificação de problemas metodológicos. Para Illingworth, episódios desse tipo evidenciam uma fragilidade já conhecida do sistema editorial: mesmo após uma retratação, artigos continuam influenciando novas pesquisas e sendo citados na literatura.
Nesse contexto, a IA surge como um elemento que reduz drasticamente o custo e o tempo de produção de textos acadêmicos, revisões bibliográficas e até pareceres de avaliação. Embora essas ferramentas possam aumentar a produtividade e democratizar o acesso à escrita científica, elas também potencializam um ambiente em que a quantidade frequentemente se sobrepõe à qualidade.
A análise conclui que o principal desafio não está em restringir o uso da inteligência artificial, mas em repensar os mecanismos de avaliação, revisão por pares e validação científica. Para o autor, sem mudanças estruturais na cultura do "publicar ou perecer", a IA tende a acelerar as distorções existentes, tornando ainda mais difícil preservar a confiabilidade da literatura acadêmica.
Fonte: The Slow AI
Texto produzido com auxílio de Inteligência Artificial e revisado pelo autor.
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Uma série de denúncias envolvendo artigos científicos publicados em periódicos do grupo Nature está alimentando um intenso debate sobre integridade acadêmica na China. O tema ganhou força após pesquisadores independentes e blogueiros especializados passarem a identificar possíveis irregularidades em estudos publicados em revistas consideradas entre as mais prestigiadas do mundo. Entre os casos apontados estão suspeitas de manipulação de imagens, inconsistências em dados e falhas nos processos de revisão científica.
As acusações têm sido amplamente divulgadas por comunidades acadêmicas online e por influenciadores da área científica, que defendem maior transparência na avaliação dos artigos. Um dos nomes mais citados é o blogueiro conhecido como “Student Geng”, ex-estudante de doutorado na área biomédica, que vem reunindo evidências e questionando a confiabilidade de diversos trabalhos publicados em revistas do grupo Nature.
O episódio ocorre em um momento de crescente protagonismo da ciência chinesa na produção acadêmica internacional. Nos últimos anos, pesquisadores vinculados a instituições chinesas passaram a ocupar posição de destaque entre os autores que mais publicam em periódicos de alto impacto, incluindo os títulos da Nature.
Especialistas avaliam que, embora casos de retratação e correção façam parte do processo científico, o aumento da visibilidade dessas denúncias pode afetar a percepção pública sobre a confiabilidade dos periódicos mais influentes do mundo. O debate reforça a importância de mecanismos rigorosos de revisão, transparência e monitoramento contínuo para preservar a credibilidade da comunicação científica.
Fonte: South China Morning Post
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Um estudo publicado no arXiv investigou como autores de artigos científicos percebem e utilizam revisões geradas por inteligência artificial durante o processo de avaliação acadêmica. A pesquisa analisou dois estudos-piloto realizados em eventos da área de Ciência da Computação, nos quais os participantes receberam, além das revisões tradicionais feitas por especialistas, uma revisão complementar produzida por modelos de linguagem da OpenAI.
Os resultados indicam que 83,9% dos autores consideraram o feedback gerado por IA útil, enquanto 80,4% afirmaram que a ferramenta identificou problemas não apontados pelos revisores humanos. O impacto prático também chamou atenção: 82,1% dos respondentes relataram ter incorporado ao menos parte das sugestões da IA na versão final de seus trabalhos.
Apesar da avaliação positiva, os pesquisadores não enxergam a IA como substituta da revisão por pares. Os participantes relataram confiar mais nas avaliações humanas e consideraram os comentários dos revisores especialistas mais claros e confiáveis. Entre os problemas identificados nas revisões automatizadas, 51,8% citaram pequenas imprecisões e 16,1% apontaram comentários incorretos, irrelevantes ou potencialmente enganosos.
O estudo também mostrou forte apoio ao uso da IA como ferramenta complementar e supervisionada. Quase todos os participantes afirmaram que utilizariam sistemas semelhantes para revisar seus manuscritos antes da submissão, desde que existam transparência sobre o uso da tecnologia, supervisão humana e consentimento explícito dos autores.
Os autores concluem que a inteligência artificial pode atuar como uma fonte adicional de feedback para aprimorar artigos científicos, mas ainda está longe de substituir o julgamento especializado exercido pelos revisores humanos no processo de avaliação científica.
Fonte: arXiv
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A organização Creative Commons voltou ao centro das discussões sobre inteligência artificial e acesso aberto com a iniciativa CC Signals, um conjunto de mecanismos criado para permitir que autores indiquem preferências sobre o uso de seus conteúdos por sistemas de IA. Em artigo publicado no blog The Scholarly Kitchen, o bibliotecário e especialista em comunicação científica Rick Anderson apresenta sete questionamentos sobre a viabilidade e os limites dessa proposta.
O texto destaca que as licenças Creative Commons, especialmente a CC BY, já concedem permissões amplas e irrevogáveis para reutilização de conteúdos. Nesse contexto, Anderson questiona até que ponto autores poderiam voltar a exercer controle sobre obras já disponibilizadas sob essas condições, principalmente diante do crescente uso de conteúdos acadêmicos para treinamento de grandes modelos de linguagem.
Para aprofundar essa análise, o autor organiza sua reflexão em torno de sete perguntas centrais que, segundo ele, precisam ser respondidas para que a proposta da Creative Commons alcance seus objetivos:
Os detentores de direitos autorais realmente têm o poder de impor essas condições?
O conceito de “uso para o bem público” pode ser definido de forma clara e operacional?
É possível exigir atribuição efetiva quando conteúdos são utilizados por sistemas de IA?
Como restrições podem ser aplicadas a modelos já treinados com grandes volumes de dados?
O que caracteriza, na prática, um uso “responsável” ou “ético” por sistemas de IA?
Como diferentes legislações nacionais tratariam essas sinalizações e suas exigências?
Qual seria o tratamento jurídico para conteúdos gerados por IA, especialmente onde não há proteção autoral reconhecida?
A discussão evidencia uma tensão crescente entre os princípios históricos do acesso aberto e as preocupações atuais sobre exploração comercial, transparência e governança de dados na era da inteligência artificial. O debate tende a impactar diretamente pesquisadores, editores científicos e instituições que utilizam licenças abertas para disseminar conhecimento.
Segundo Anderson, as respostas para essas perguntas serão determinantes para avaliar se o CC Signals poderá funcionar como uma ferramenta prática de governança ou se permanecerá apenas como uma manifestação de intenções. O autor argumenta que a iniciativa surge em um momento de profundas transformações no ecossistema da comunicação científica, no qual as regras tradicionais de compartilhamento e reutilização do conhecimento estão sendo reavaliadas à luz dos avanços da inteligência artificial.
Fonte: The Scholarly Kitchen
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A Public Knowledge Project (PKP) e a Crossref vão realizar um webinar para apresentar os principais recursos e melhorias do Open Journal Systems 3.5, nova versão da plataforma de gerenciamento editorial amplamente utilizada por periódicos científicos em acesso aberto. O evento “Introducing OJS 3.5: Key Features and User Enhancements” será realizado de forma online e pretende reunir editores, bibliotecários, equipes técnicas e profissionais ligados à comunicação científica.
A atualização do OJS traz melhorias na experiência do usuário, otimizações de usabilidade e novos recursos voltados ao fluxo editorial de revistas científicas. Entre os destaques estão ajustes na interface administrativa, aprimoramentos nos processos de submissão e avaliação de artigos, além de melhorias de desempenho e integração com serviços externos utilizados por periódicos acadêmicos.
Um dos pontos estratégicos para periódicos que utilizam o OJS é justamente a integração com a Crossref, organização responsável pelo registro de DOI e pela interoperabilidade de metadados científicos. No Brasil, empresas especializadas como a GeniusDesign atuam como membro patrocinador da Crossref, oferecendo serviços como depósito de DOI, Similarity Check com iThenticate, Crossmark e Cited-by para revistas científicas.
A modernização do OJS 3.5 tende a facilitar ainda mais a integração dessas ferramentas ao fluxo editorial, ampliando a visibilidade, rastreabilidade e impacto das publicações científicas. O uso de recursos da Crossref é considerado um dos pilares da comunicação científica digital, permitindo interoperabilidade entre periódicos, indexadores e bases de dados acadêmicas.
O webinar é gratuito, será realizado em formato online e exige inscrição prévia pela plataforma Eventbrite.
Fonte: Crossref
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A Agência de Bibliotecas e Coleções Digitais da USP publicou um conteúdo sobre a gestão de dados científicos abertos, destacando a experiência da University of California (UC) e os impactos do movimento de Dados Abertos para a pesquisa acadêmica. A iniciativa reforça a importância do compartilhamento, reutilização e transparência dos dados produzidos em pesquisas científicas, alinhando-se às práticas de Ciência Aberta adotadas internacionalmente.
O texto explica que financiadores, editoras científicas e instituições de pesquisa têm ampliado as exigências relacionadas à disponibilização pública de dados, incluindo organizações como NIH, NSF, PLOS, Elsevier e Springer Nature. Segundo a publicação, políticas recentes dos Estados Unidos também passaram a exigir acesso aberto para pesquisas financiadas com recursos públicos.
Entre os principais benefícios apontados estão maior visibilidade para pesquisadores, aumento da integridade científica, redução da duplicação de esforços e estímulo à colaboração entre instituições. O conteúdo também apresenta orientações práticas sobre planejamento e gerenciamento de dados, incluindo uso de planos de gestão, documentação adequada, definição de licenças abertas e escolha de repositórios confiáveis para armazenamento e compartilhamento dos conjuntos de dados.
A publicação foi divulgada pela ABCD-USP como uma tradução livre e adaptada de material produzido pelo Office of Scholarly Communication da University of California, reforçando o debate sobre ciência aberta e boas práticas de gestão de dados no ambiente acadêmico brasileiro.
Fonte: ABCD-USP
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A ORCID publicou um novo conteúdo destacando o potencial da plataforma Lens para ampliar a descoberta, a análise e o impacto da produção científica e tecnológica. A iniciativa reforça como a integração entre o identificador ORCID e a ferramenta Lens pode ajudar pesquisadores, instituições e editores a conectar publicações, patentes e diferentes indicadores acadêmicos em um único ambiente digital.
A proposta faz parte de um movimento crescente de integração entre sistemas acadêmicos e ferramentas de análise científica, voltado à melhoria da rastreabilidade da produção científica e ao fortalecimento da ciência aberta. Segundo a ORCID, conectar perfis de pesquisadores a plataformas interoperáveis facilita a descoberta de trabalhos relacionados, melhora a qualidade dos registros acadêmicos e amplia o alcance das pesquisas publicadas.
Ainda pouco conhecida fora de alguns círculos acadêmicos e de inovação, a Lens vem ganhando espaço como uma plataforma estratégica para descoberta científica e análise de impacto da pesquisa. O serviço reúne em um único ambiente dados de artigos científicos, patentes, financiamentos, citações e informações institucionais, permitindo explorar conexões entre produção acadêmica e inovação tecnológica.
Na prática, a plataforma funciona como um grande mecanismo de busca e análise de conhecimento científico. Um dos diferenciais da Lens é a capacidade de relacionar publicações acadêmicas com pedidos de patente e aplicações industriais, oferecendo uma visão mais ampla sobre como a pesquisa circula e gera impacto fora do ambiente universitário. Isso permite identificar tendências emergentes, áreas de colaboração e até possíveis aplicações comerciais de estudos científicos.
A integração com o ORCID amplia ainda mais esse potencial ao conectar automaticamente pesquisadores às suas produções acadêmicas e tecnológicas. Pesquisadores podem visualizar lacunas em seus registros, acompanhar métricas e melhorar a descoberta de suas publicações. Para periódicos científicos, instituições e agências de pesquisa, esse tipo de interoperabilidade fortalece a qualidade dos metadados, melhora processos de rastreamento da produção científica e amplia possibilidades de análise bibliométrica.
Para os periódicos científicos, a adoção do ORCID nas publicações representa um avanço importante na padronização e na confiabilidade dos metadados acadêmicos. A identificação persistente dos autores reduz ambiguidades de nomes, facilita a interoperabilidade entre plataformas editoriais, indexadores e bases de dados, além de melhorar a rastreabilidade da produção científica. Na prática, isso contribui para processos editoriais mais eficientes, amplia a visibilidade dos artigos publicados e fortalece métricas de impacto e integridade científica.
Esse cenário acompanha uma transformação mais ampla na infraestrutura da comunicação científica, baseada no uso de identificadores persistentes. Recursos como DOI, ORCID, ISSN, ISBN e ROR têm papel estratégico na organização, autenticação e interoperabilidade dos dados acadêmicos. Enquanto o DOI identifica objetos digitais, o ORCID diferencia autores de forma única e permanente, e o ROR padroniza a identificação de instituições de pesquisa. Em conjunto, esses identificadores fortalecem a integração entre plataformas editoriais, indexadores e sistemas de avaliação científica.
A importância desse ecossistema foi discutida recentemente pelo Periódico Eletrônico em uma matéria especial sobre os principais identificadores utilizados na publicação científica. A combinação entre identificadores persistentes e plataformas de descoberta, como a Lens, evidencia uma tendência crescente de integração entre dados acadêmicos, métricas de impacto e inovação tecnológica.
A plataforma Lens pode ser acessada gratuitamente em Lens. Já o conteúdo publicado pela ORCID está disponível na página oficial da organização, que mantém orientações sobre integração de perfis e uso das ferramentas conectadas ao ecossistema ORCID.
Fonte: ORCID
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A revista Nature retratou um estudo que apontava benefícios do uso do ChatGPT no ambiente educacional, quase um ano depois de sua publicação. O artigo, assinado por Jin Wang e Wenxiang Fan, da Universidade Normal de Hangzhou, na China, havia sido publicado em maio de 2025 na revista Humanities and Social Sciences Communications, do grupo Nature, e recebeu o selo de retratado em 22 de abril de 2026. A decisão foi explicada posteriormente pelo editor da publicação, que citou preocupações com “discrepâncias na metanálise”.
O estudo analisava 51 pesquisas realizadas entre 2022 e 2025 sobre o uso do ChatGPT na educação. A conclusão original indicava que a ferramenta teria impacto positivo significativo no desempenho acadêmico dos estudantes, além de influência moderada na percepção da aprendizagem e no pensamento de ordem superior, especialmente em áreas de ciência, tecnologia, engenharia e matemática. A pesquisa também afirmava que o chatbot poderia aumentar motivação, engajamento e aprofundamento dos alunos no conteúdo.
A retratação não detalhou um erro específico, mas indicou que as inconsistências identificadas comprometiam a confiança do editor na validade da análise e das conclusões. Segundo a Nature, uma retratação sinaliza que um artigo deixou de ser considerado confiável pela revista, seja por problemas na condução, na análise, no relato dos resultados ou por questões éticas. Apesar disso, o PDF do estudo permanece público, como é prática da editora em casos de retratação.
Antes mesmo da decisão editorial, pesquisadores já haviam levantado críticas ao trabalho. Entre os questionamentos estavam o uso de estudos com amostras pequenas, a possível combinação de pesquisas com metodologias, populações e níveis de qualidade muito diferentes, além da falta de clareza sobre critérios de seleção. O caso chama atenção para a necessidade de cautela na interpretação de metanálises sobre inteligência artificial na educação, especialmente em um campo ainda recente, com evidências em rápida expansão e grande impacto sobre políticas educacionais, práticas pedagógicas e decisões institucionais.
Fonte: UOL
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Elaborado pela Rede Brasileira de Reprodutibilidade, o guia orienta pesquisadores a reter direitos autorais sobre seus manuscritos científicos, especialmente diante das exigências de acesso aberto e ciência aberta. Intitulado “Retenção de direitos”, o documento foi publicado em 29 de agosto de 2025 e integra uma série de guias práticos da Brazilian Reproducibility Network. A publicação traduz e adapta ao contexto nacional um material originalmente elaborado pela Rede de Reprodutibilidade do Reino Unido, com foco em tornar mais acessíveis as orientações sobre autoria, licenciamento e compartilhamento de artigos científicos.
O guia explica que, no Brasil, os direitos autorais são garantidos automaticamente a partir da criação de uma obra original, conforme a Lei nº 9.610/1998. A partir dessa base, o documento diferencia a cessão de direitos da concessão de licenças, destacando que licenças Creative Commons permitem autorizar determinados usos sem que o autor perca a titularidade da obra. O texto também apresenta as principais modalidades de licenças CC e mostra como elas podem favorecer a circulação, a reutilização e a visibilidade da produção científica.
O ponto central da publicação é a Estratégia de Retenção de Direitos, desenvolvida internacionalmente pela cOAlition S para permitir que pesquisadores mantenham o controle sobre a versão aceita de seus artigos. Na prática, o guia recomenda que o autor inclua, antes da submissão, uma declaração no manuscrito informando que essa versão aceita poderá ser disponibilizada sob licença Creative Commons Attribution, ou CC BY. Assim, se o artigo for aprovado após a revisão por pares, o pesquisador poderá depositar o manuscrito aceito em um repositório aberto, sem período de embargo, mantendo a possibilidade de compartilhar e reutilizar o próprio trabalho.
A publicação também alerta para possíveis reações de editoras, como exigências de transferência de direitos ou pressão para pagamento de taxas de acesso aberto, e esclarece que reter direitos sobre a versão aceita do manuscrito não equivale a pagar pela publicação da versão final em acesso aberto. Para pesquisadores, bibliotecas, instituições e editores científicos, o guia funciona como uma ferramenta prática para planejar a comunicação científica desde a submissão, fortalecer a autonomia autoral e cumprir políticas de acesso aberto de agências de fomento como FAPESP, CNPq e CAPES.
Acesse o guia completo em: Retenção de Direitos
Fonte: Zenodo – Rede Brasileira de Reprodutibilidade
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