Submissão 4.0 na LADS

Como três assistentes de IA qualificam o processo de criação e avaliação de data papers

A Latin American Data in Science (LADS) adotou três assistentes de IA para apoiar autores ao longo da trajetória dos data papers. As novas IAs atuam como parceiras: orientam formatação, verificam conformidade FAIR/LGPD e geram diagnósticos editoriais, sem substituir a autoria intelectual.

Por que data paper não é artigo experimental

Ao contrário de um artigo de pesquisa convencional, o data paper não apresenta hipóteses, análises estatísticas, nem discussão. Seu propósito é tornar dados confiáveis visíveis, acessíveis e reutilizáveis. Em vez de perguntar “Qual a conclusão?”, o revisor questiona “Este conjunto de dados é completo, bem descrito e cientificamente útil?”. Essa mudança desloca o crivo da interpretação para a curadoria e exige normas próprias de transparência.

Aspecto	Artigo de pesquisa	Data paper (LADS)
Objetivo	Testar hipótese, discutir resultados	Publicar dados FAIR com metadados completos
Seções-chave	Introdução - Métodos - Resultados - Discussão	Dataset - Metodologia de coleta
Avaliação crítica	Validade estatística e narrativa	Integridade, significância e reusabilidade dos dados
Impacto	Avanço teórico imediato	Base para novas hipóteses, meta-análises e políticas

IA no fluxo editorial: ganhos reais e dilemas atuais

A automação editorial já não é futuro, é condição para lidar com o volume crescente de dados abertos. No entanto, seu uso levanta discussões éticas e morais:

• Eficiência sem obscuridade — As IAs aceleram tarefas mecânicas (checar LGPD, contar palavras, validar links) mas mantêm o controle autoral nas mãos dos pesquisadores.

• Equidade e viés — Modelos foram treinados em bases amplas; cabe ao comitê editorial zelar para que sugestões não reforcem vieses disciplinares ou de idioma.

• Transparência algorítmica — Cada recomendação vem acompanhada de justificativa legível, permitindo auditoria humana.

• Resistência — Argumentos de que “IA escreve pelo autor” ignoram o desenho destes assistentes: eles não redigem conclusões, tampouco interpretam dados — apenas qualificam estrutura e metadados.

• Responsabilidade compartilhada — A decisão final continua cabendo a revisores humanos; a IA opera como checklist dinâmico, não como árbitro científico.

  
  

Resultado: menos energia gasta em formatação, mais foco no critério central do data paper — a relevância científica do dataset.

Três assistentes, três estágios (e seus status)

Cada IA assume um papel claro:

IA (status)	Momento de atuação	Contribuição essencial	Link
LADS Draft (Beta público)	Preparação inicial	Converte texto desestruturado no template oficial, destaca campos faltantes e sugere estrutura mínima.	Beta Público
LADS Improve (beta público)	Diagnóstico editorial	Aplica checklist de 11 itens (título, ORCID, LGPD, DOI, etc.), classifica ajustes em minor ou major e oferece exportar parecer em .txt.	Beta Público
LADS Reviewer (em uso interno)	Síntese dos pareceres	Integra análises de conformidade e originalidade em relatório padronizado que orienta a decisão do editor humano.	Uso Interno

Observação: em todas as fases o autor revisa, aceita ou rejeita sugestões; nada é alterado sem anuência.

Para fazer uso dos GPTs, você deve ter uma conta no ChatGPT. Usuários de contas Plus terão melhores resultados uma vez que terão acesso a modelos aprimorados (p.ex. 4.1)

Benefícios consolidados

A equipe do LADS avaliou profundamente os prós e contras da implementação das IAs nas diferentes fases do processo de elaboração e avaliação dos data papers submetidos à revista. Entendemos que os ganhos superam muito os problemas. Entre as principais vantagens estão:

• Redução de retrabalho — Erros formais são sinalizados antes da submissão.

• Diagnóstico objetivo — Severidade minor × major ajuda a priorizar correções.

• Foco científico — Revisores dedicam-se a julgar se o dataset é completo, relevante e bem documentado.

• Adoção FAIR/LGPD nativa — Regras ficam embutidas no fluxo, evitando omissões.

• Ciclos mais curtos — Com menos idas-e-vindas, o tempo até publicação cai e os dados chegam mais rápido à comunidade.

Já é de conhecimento de todos que IAs generativas cometem erros e cabe a nós sermos críticos quanto a propostas e revisões. As ferramentas que estamos disponibilizando estão em fase de avaliação, não estão plenamente validadas e continuarão a serem testadas e aprimoradas nos próximos meses.

Ao incorporar IA como parceira editorial, a LADS reafirma seu compromisso com dados abertos, de alta qualidade e efetivamente reutilizáveis. Se você possui conjuntos de dados prontos para ganhar visibilidade científica, experimente uma das nossas IAs e veja como esses assistentes podem qualificar seu trabalho. Dúvidas ou sugestões?

Entre em contato; evoluímos este ecossistema a partir dos feedbacks da comunidade.