Acessibilidade de usuários com deficiência visual: análise da audiodescrição em periódicos

Objective. To identify whether and how Brazilian scientific journals in the field of Library and Information Science (LIS), classified as A in Qualis Capes 2017–2020, adopt image descriptions in articles to ensure accessibility for people with visual impairments. Method. Bibliographic and documentary research with a multi-method approach. The sample consisted of journals indexed in the Library and Information Science Database and classified in the Sucupira Platform. Editorial guidelines and image descriptions in articles from the Revista Brasileira de Biblioteconomia e Documentação — the only journal recommending this practice — were analyzed. Results. Only one journal recommends image descriptions, but without specific guidelines. The analyzed descriptions were insufficient, omitting essential information. Conclusions. The lack of standardization highlights the need for clear guidelines to ensure full accessibility to visual content, promoting inclusion and equity in scientific communication.Objetivo. Identificar si y cómo las revistas científicas brasileñas del área de Bibliotecología y Ciencia de la Información (BCI), clasificadas como A en el Qualis Capes 2017–2020, adoptan la descripción de imágenes en los artículos con el fin de garantizar la accesibilidad para personas con discapacidad visual. Método. Investigación bibliográfica y documental, con enfoque multimétodo. La muestra estuvo compuesta por revistas indexadas en la Base de Datos en Ciencia de la Información y clasificadas en la Plataforma Sucupira. Se analizaron las directrices editoriales y las descripciones de imágenes en los artículos de la Revista Brasileira de Biblioteconomia e Documentação, única que recomienda esta práctica. Resultados. Solo una revista recomienda la descripción de imágenes, pero sin directrices específicas. Las descripciones analizadas fueron insuficientes, omitiendo información esencial. Conclusiones. La falta de estandarización evidencia la necesidad de directrices claras para garantizar la accesibilidad plena al contenido visual, promoviendo la inclusión y la equidad en la comunicación científica.Objetivo. Identificar se e como os periódicos científicos brasileiros da área de Biblioteconomia e Ciência da Informação (BCI), classificados como A no Qualis Capes 2017-2020, adotam a descrição de imagens nos artigos visando à acessibilidade para pessoas com deficiência visual. Método. Pesquisa bibliográfica e documental, com abordagem multimétodos. A amostra foi composta por periódicos indexados na Base de Dados em Ciência da Informação e classificados na Plataforma Sucupira. Foram analisadas diretrizes editoriais e descrições de imagens nos artigos da Revista Brasileira de Biblioteconomia e Documentação, única a recomendar essa prática. Resultados. Apenas um periódico recomenda a descrição de imagens, sem diretrizes específicas. As descrições encontradas são insuficientes, com omissão de informações essenciais. Conclusões. A falta de padronização evidencia a necessidade de diretrizes claras para garantir a acessibilidade plena ao conteúdo visual, promovendo inclusão e equidade na comunicação científica

Estudos métricos sobre a fibra curauá: perspectivas do acesso aberto e das patentes em domínio público para a bioindústria amazônica

Objective. To analyze the scientific production in open access and public domain patents related to curauá fiber, highlighting the availability of this information as a driver for innovation. Method Based on bibliometric principles, using the OpenAlex database for scientific publications and the Orbit database for patentometric data. The terms "curauá", the scientific name of the species, and the word "fiber" in English were considered. Graphs were generated using the Vosviewer software. Results. The technologies analyzed cover manufacturing methods and processes, as well as fiber-based composite materials. In open-access scientific production, the identified knowledge involves modifications on the surface of natural and synthetic fibers, as well as composites. Conclusions. Public domain patents reveal new opportunities for technological development and innovation. When such information is combined with open-access scientific production, it forms a promising methodology for developing indicators and strengthens actions aimed at the sustainable extraction and use of curauá fiber.Objetivo. Analizar la producción científica en acceso abierto y las patentes en dominio público relacionadas con la fibra de curauá, destacando la disponibilidad de esta información como un incentivo para la innovación. Método. Se basa en principios bibliométricos, utilizando la base de datos OpenAlex para publicaciones científicas y la base Orbit para datos de patentometría. Se consideraron los términos "curauá", el nombre científico de la especie y la palabra "fibra" en inglés. Los grafos fueron generados con el software Vosviewer. Resultados. Las tecnologías analizadas abarcan métodos y procesos de fabricación, así como materiales compuestos a base de fibras. En la producción científica de acceso abierto, los conocimientos identificados incluyen modificaciones en la superficie de fibras naturales y sintéticas, además de compuestos. Conclusiones. Las patentes en dominio público revelan nuevas oportunidades para el desarrollo tecnológico y la innovación. Al asociar esta información con la producción científica en acceso abierto, se configura una metodología prometedora para el desarrollo de indicadores, además de fortalecer acciones orientadas a la extracción y uso sostenible de la fibra de curauá.Objetivo. Analisar a produção científica em acesso aberto e de patentes em domínio público sobre a fibra curauá, apontando  para a disponibilidade dessas informações como fomento à inovação. Método. Baseia-se em preceitos bibliométricos, utilizando a base OpenAlex para publicações científicas e a base Orbit para dados de patentometria. Foram considerados os termos "curauá", o nome científico da espécie e a palavra "fibra" em inglês. Grafos foram gerados no software Vosviewer. Resultados. As tecnologias analisadas abrangem métodos e processos de fabricação, bem como materiais compósitos à base de fibras. Na produção científica de acesso aberto, os conhecimentos identificados envolvem modificações na superfície de fibras naturais e sintéticas, além de compósitos. Conclusões. As patentes em domínio público revelam novas oportunidades para o desenvolvimento tecnológico e oportunidades para a inovação e, ao associarem tais informações à produção científica de acesso aberto, configuram-se como uma metodologia promissora para o desenvolvimento de indicadores, além de fortalecer ações voltadas para a extração e utilização sustentável da fibra curauá

Desmistificando a revisão da literatura na era da IA: Atualizando o método SSF com o suporte da Inteligência Artificial Generativa

Objective. The study addresses the lack of a method that combines systematic reviews with Generative Artificial Intelligence (AI). It proposes improvements to the SSF (Systematic Search Flow) method, introducing new review categories and incorporating AI tools. Method. It analyzed 44 types of literature reviews organized into seven distinct families with a narrative review approach. Based on this, the SSF method was updated with the support of generative AI. Results. It presents the evolution of the SSF, which incorporates generative AI to optimize search strategy, article selection and scientific writing. This results in faster reviews by filtering the results and analyzing a large volume of data. Conclusion. The update of the SSF Method represents a significant advance, offering a systematic and efficient guide for literature reviews. Although generative AI does not replace the critical judgment of the researcher, when guided by experienced researchers, it increases the efficiency of the process, making reviews more robust and methodologically rigorous.Objetivo. El estudio aborda la falta de un método que combine las revisiones sistemáticas con la Inteligencia Artificial Generativa (IA). Propone mejoras al método SSF (Systematic Search Flow), introduciendo nuevas categorías de revisión e incorporando herramientas de IA. Método. Se analizaron 44 tipos de revisiones bibliográficas organizadas en siete familias distintas con un enfoque de revisión narrativa. Sobre esta base, se actualizó el método SSF con el apoyo de la IA generativa. Resultados. Se presenta la evolución del SSF, que incorpora IA generativa para optimizar la estrategia de búsqueda, la selección de artículos y la redacción científica. Con ello se consiguen revisiones más rápidas al filtrar los resultados y analizar un gran volumen de datos. Conclusiones. La actualización del Método SSF representa un avance significativo, ya que ofrece una guía sistemática y eficiente para las revisiones bibliográficas. Aunque la IA generativa no sustituye el juicio crítico del investigador, cuando es guiada por investigadores experimentados, aumenta la eficiencia del proceso, haciendo que las revisiones sean más sólidas y metodológicamente rigurosas.Objetivo. O estudo aborda a falta de um método que combine revisões sistemáticas com Inteligência Artificial Generativa (IA). Ele propõe melhorias no método SSF (Systematic Search Flow, fluxo de pesquisa sistemática), introduzindo novas categorias de revisão e incorporando ferramentas de IA. Método. Analisou 44 tipos de revisões de literatura organizadas em sete famílias distintas com abordagem da revisão narrativa. Com base nisso, foi atualizado o método SSF com o apoio da IA generativa. Resultados. Apresenta as evoluções do SSF, que incorpora a IA generativa para otimizar a estratégia de pesquisa, a seleção de artigos e a redação científica. Isso resulta em revisões mais rápidas ao filtrar os resultados e analisar um grande volume de dados. Conclusão. A atualização do Método SSF representa um avanço significativo, oferecendo um guia sistemático e eficiente para revisões de literatura. Embora a IA generativa não substitua o julgamento crítico do pesquisador, quando orientada por pesquisadores experientes, ela aumenta a eficiência do processo, tornando as revisões mais robustas e metodologicamente rigorosas

Avaliação da aderência dos conjuntos de dados de pesquisa do repositório Aleia aos Princípios FAIR

Objective. To assess the FAIRness of Aleia datasets. Method. Based on a descriptive study with a qualitative and quantitativeapproach, the 16 datasets deposited in Aleia were assessed for the FAIR Principles. The F-UJI Automated FAIR DataAssessment Tool, which automates the assessment of FAIR metrics, was used. Results. The highest levels of FAIRness arelinked to findability and interoperability. Regarding findability, 100% of the sample reached an advanced level in four of five metrics. Regarding interoperability, 100% of the datasets adhered to an advanced level in two of three metrics. Accessibility and reusability were the weak points of the sample. None of the five reusability metrics were implemented at an advanced level for 100% of the sample. Conclusions. Overall, the Aleia datasets are at moderate levels of FAIRness. To achieve higher levels of FAIRness, it is necessary to invest in improvements in accessibility and reusability. On the other hand, datasets have excelled interms of findability and interoperability, reaching advanced levels of compliance.Objetivo. Evaluar la adherencia a los Principios FAIR de los conjuntos de datos de investigación depositados en el repositorio Aleia. Metodología. Con base en una investigación descriptiva con enfoque cualitativo y cuantitativo, los 16 conjuntos de datos depositados en Aleia fueron evaluados de acuerdo con los Principios FAIR. Se utilizó la herramienta F-UJI Automated FAIR Data Assessment Tool, que automatiza la evaluación de métricas FAIR. Resultados. Los niveles más altos de adherencia están vinculados a la localización y la interoperabilidad. Respecto a la localización, 100% de la muestra alcanzó un nivel avanzado en cuatro de las cinco métricas. En cuanto a la interoperabilidad, 100% de los conjuntos de datos cumplieron con dos de las tres métricas en un nivel avanzado. La accesibilidad y la reutilización fueron los puntos débiles de la muestra. Ninguna de las cinco métricas de reutilización se implementó en un nivel avanzado para el 100% de la muestra. Conclusiones. En general, los conjuntos de datos de Aleia tienen niveles moderados de FAIRness. Para lograr mayores niveles de adherencia, es necesario invertir en mejoras en accesibilidad y reutilización. Sin embargo, los conjuntos de datos se destacaron en términos de localización e interoperabilidad, alcanzando niveles avanzados de adherencia.Objetivo. Avaliar a aderência dos conjuntos de dados de pesquisa depositados no repositório Aleia quanto aos Princípios FAIR. Método. A partir de uma pesquisa descritiva com abordagem quali-quantitativa, os 16 datasets depositados no Aleia foram avaliados quanto aos Princípios FAIR. Utilizou-se a ferramenta F-UJI Automated FAIR Data Assessment Tool, que automatiza a avaliação das métricas do FAIR. Resultados. Os maiores níveis de aderência estão ligados à localização e à interoperabilidade. Quanto à localização, 100% da amostra atingiu nível avançado em quatro das cinco métricas. Já quanto à interoperabilidade, 100% dos datasets aderiram em nível avançado a duas das três métricas. A acessibilidade e a reutilização foram os pontos fracos da amostra. Nenhuma das cinco métricas de reutilização foi implementada em nível avançado para 100% da amostra. Conclusões. No geral, os datasets do Aleia se encontram em níveis moderados de FAIRness. Para atingir níveis maiores de aderência, é preciso investir em melhorias quanto à acessibilidade e à reutilização. Em compensação, os datasets se destacaram em relação à localização e à interoperabilidade, atingindo níveis avançados de aderência

O perfil dos usuários dos periódicos da Ciência da Informação nas mídias sociais: uma análise no Twitter (X)

Objective. To characterize users of Brazilian Information Science journals on Twitter (X). Method. The research universe covered journals with an active profile on Twitter (X), indexed in BRAPCI and classified in Qualis Periódicos (2013-2016): Acervo, AtoZ, and Ciência da Informação em Revista. Users with the highest interaction in posts were analyzed based on their biographies and geographic data. Cluster analysis was applied using Ward\u27s clustering method and chi-square distance via SPSS. Results. Most profiles belong to the scientific community, with self-declarations such as “Graduate student” and “Librarian.” Some users have ties to the journal, such as editors, and there is a tendency for them to be located in the same region as the journal. Furthermore, the most used resources in the biography were mentions. Conclusions. It is concluded that the community of users who interact most with the posts made by the analyzed journals are concentrated in the scientific field.Objetivo. Caracterizar a los usuarios de revistas brasileñas de Ciencia de la Información en Twitter (X). Método. El universo de la investigación abarcó las revistas con perfil activo en Twitter (X), indexadas en BRAPCI y clasificadas en Qualis Periódicos (2013-2016): Acervo, AtoZ y Ciência da Informação em Revista. Se analizaron los usuarios con mayor interacción en las publicaciones, basándose en sus biografías y datos geográficos. Se aplicó un análisis de clústeres con el método de agrupación de Ward y la distancia chi-cuadrado, mediante SPSS. Resultados. A mayoría de los perfiles pertenecen al ámbito científico, con autodeclaraciones como “Estudiante de posgrado” y “Bibliotecario”. Algunos usuarios tienen vínculos con la revista, por ejemplo, como editores, y tienden a estar ubicados en la misma región que la revista. Además, los recursos más utilizados en la biografía fueron las menciones. Conclusiones. Se concluye que la comunidad de usuarios que más interactúa con las publicaciones de las revistas analizadas se concentra en el ámbito científico.Objetivo. Caracterizar os usuários de periódicos brasileiros da Ciência da Informação no Twitter (X). Método. O universo da pesquisa abrangeu os periódicos com perfil ativo no Twitter (X), indexados na BRAPCI e classificados no Qualis Periódicos (2013-2016): Acervo, AtoZ e Ciência da Informação em Revista. Foram analisados os usuários com maior interação nas postagens, com base em suas biografias e dados geográficos. Aplicou-se análise de clusters com método de agrupamento de Ward e distância qui-quadrado, via SPSS. Resultados. A maioria dos perfis pertence ao meio científico, com autodeclarações como “Pós-graduando(a)” e “Bibliotecário(a)”. Alguns usuários possuem vínculo com o periódico como por exemplo, editor, e há uma tendência deles estarem localizados na mesma região do periódico. Ainda, os recursos mais utilizados na biografia foram as menções. Conclusões. Conclui-se que a comunidade de usuários que mais interagem com as postagens feitas pelos periódicos analisados se concentram na área científica

Usando análise de sentimentos para diferenciar bots e humanos na divulgação de publicações científicas sobre COVID-19 na mídia social X: um estudo com ChatGPT 3.5 e Gemini 1.5 Flash

Objective. This study aims to investigate the application of sentiment analysis to differentiate between automated accounts (bots) and human users in the dissemination of scientific publications about COVID-19 on the social network X. To achieve this, the research compares the effectiveness of Large Language Model (LLM) tools, specifically ChatGPT 3.5 and Gemini 1.5 Flash, in classifying the sentiment polarity expressed in posts about a scientific article. The study seeks to understand the performance differences between these tools, evaluate their effectiveness in polarity classification, and identify sentiment patterns that best distinguish bots from human users in the context of scientific dissemination. Method. This study begins with the collection of a sample of posts from X that mentioned the analyzed publication. The posts were collected using Python 3.12 and the Beautiful Soup 4.12 library within the Google Colab environment, resulting in a dataset of 9,792 posts and 5,601 unique profiles.  In the second stage, these profiles were compared to a previously classified dataset of bots and human users. To enhance classification reliability, a subsequent manual reclassification was performed on 41 accounts that had posted more than four times (third stage), identifying 20 as bots and 21 as human users. These accounts generated a total of 3,493 posts, which were then subjected to sentiment polarity classification (fourth stage) using ChatGPT 3.5 and Gemini 1.5 Flash. The classification followed a standardized prompt to categorize sentiments as positive, negative, or neutral and was applied in batches of 100 posts due to token limitations of the tools. In the fifth stage, 315 of the analyzed posts was manually classified for validation. Results. The analysis of 3,493 posts about the scientific article on X revealed a predominance of negative sentiments (92.3%), with neutral posts (6.2%) and positive ones (0.6%) being less frequent (0.9% were unidentified). The AI tools ChatGPT 3.5 and Gemini 1.5 Flash showed similar performance in classifying negative sentiments, but discrepancies emerged in 315 posts, with ChatGPT achieving 85% accuracy in posts that Gemini failed to classify. Bots exhibited greater emotional variability and were more critical of scientific dissemination, whereas human posts tended to be more neutral and consistent, highlighting relevant differences for bot detection. Conclusions. Sentiment analysis performed by ChatGPT and Gemini highlights the capability of these tools to classify social media posts related to scientific articles, revealing distinct patterns between bots and human accounts. Bots tend to generate more polarized and predominantly negative content, while humans exhibit a greater diversity of sentiments, with a balance between negative, neutral, and some positive posts. Although ChatGPT proved to be more effective in scenarios with limited contextual data or metadata to accurately assess a text’s emotional polarity, the study suggests that a more comprehensive analysis is needed to refine these tools and deepen the understanding of interactions between human and bot accounts.Objetivo. Este estudio tiene como objetivo investigar la aplicación del análisis de sentimientos para diferenciar entre cuentas automatizadas (bots) y usuarios humanos en la difusión de publicaciones científicas sobre COVID-19 en la red social X. Para ello, la investigación compara la eficacia de las herramientas de Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs), específicamente ChatGPT 3.5 y Gemini 1.5 Flash, en la clasificación de los sentimientos expresados en publicaciones sobre un artículo científico. El estudio busca comprender las diferencias de rendimiento entre estas herramientas, evaluar su eficacia en la clasificación de polaridades y identificar patrones de sentimientos que mejor distingan a los bots de los usuarios humanos en el contexto de la divulgación científica. Método. Este estudio comienza con la recopilación de una muestra de publicaciones en X que mencionaron la publicación analizada. Los posts fueron recolectados utilizando Python 3.12 y la biblioteca Beautiful Soup 4.12 en el entorno de Google Colab, lo que resultó en un conjunto de 9.792 publicaciones y 5.601 perfiles únicos. En una segunda etapa, estos perfiles fueron comparados con un conjunto de datos previamente clasificado como bot o humano. Para mejorar la confiabilidad de la clasificación, posteriormente se realizó una reclasificación manual de 41 cuentas que habían realizado más de cuatro publicaciones (tercera etapa), identificando 20 como bots y 21 como humanas. Estas cuentas generaron un total de 3.493 publicaciones, que fueron sometidas a análisis de sentimientos (cuarta etapa) utilizando las herramientas ChatGPT 3.5 y Gemini 1.5 Flash. La clasificación siguió un prompt estandarizado para categorizar los sentimientos como positivos, negativos o neutros, aplicándose en lotes de 100 publicaciones debido a las limitaciones de tokens de las herramientas. En la quinta etapa, 315 de las publicaciones analizadas fue clasificada manualmente para su validación. Resultados. El análisis de 3.493 publicaciones sobre el artículo científico en X reveló una predominancia de sentimientos negativos (92,3%), con posts neutros (6,2%) y positivos (0,6%), siendo estos últimos menos frecuentes (0,9% no fueron identificados). Las herramientas de inteligencia artificial ChatGPT 3.5 y Gemini 1.5 Flash mostraron desempeños similares al clasificar sentimientos negativos, pero surgieron divergencias en 315 publicaciones, con ChatGPT alcanzando un 85% de precisión en posts que Gemini no logró clasificar. Los bots presentaron una mayor variabilidad emocional y fueron más críticos en relación con la difusión científica, mientras que las publicaciones humanas tendieron a ser más neutras y consistentes, destacando diferencias relevantes para la detección de bots. Conclusiones. El análisis de sentimientos realizado por ChatGPT y Gemini destaca la capacidad de estas herramientas para clasificar publicaciones en redes sociales relacionadas con artículos científicos, revelando patrones distintos entre bots y cuentas humanas. Los bots tienden a generar contenidos más polarizados y predominantemente negativos, mientras que los humanos presentan una mayor diversidad de sentimientos, con un equilibrio entre publicaciones negativas, neutras y algunas positivas. Aunque ChatGPT demostró ser más eficaz en escenarios con pocos datos contextuales o metadatos para evaluar correctamente la polaridad emocional de un texto, el estudio sugiere que es necesaria un análisis más exhaustivo para refinar las herramientas y profundizar en la comprensión de las interacciones entre cuentas humanas y automatizadas.Objetivo. O estudo tem como objetivo investigar a aplicação da análise de sentimentos para diferenciar contas automatizadas (bots) e humanas na divulgação de publicações científicas sobre COVID-19 na rede social X. Para isso, a pesquisa compara a eficácia das ferramentas de Large Language Models (LLMs) ChatGPT 3.5 e Gemini 1.5 Flash na análise de sentimento, através da classificação de polaridade, expressos em postagens sobre um artigo científico. O estudo busca compreender as diferenças de desempenho entre essas ferramentas, avaliar sua eficácia na tarefa de classificação de polaridades e identificar padrões de sentimentos que melhor distinguem bots de usuários humanos no contexto da disseminação científica. Método. Este estudo inicia com a coleta de uma amostra de postagens do X que fizeram menção à publicação estudada. Os posts foram coletados usando Python 3.12, a biblioteca Beautiful Soup 4.12 no ambiente Google Colab, resultando em um conjunto de 9.792 postagens e 5.601 perfis únicos. Em uma segunda etapa, esses perfis foram confrontados com um dataset previamente classificado como bot ou humano. Para aprimorar a confiabilidade da classificação, posteriormente foi realizada uma reclassificação manual de 41 contas que haviam feito mais de quatro postagens (terceira etapa), identificando 20 como bots e 21 como humanas. Essas contas geraram um total de 3.493 postagens, que foram submetidas à classificação de polaridade dos sentimentos (quarta etapa) utilizando as ferramentas ChatGPT 3.5 e Gemini 1.5 Flash. A classificação seguiu um prompt padronizado para categorizar os sentimentos como positivo, negativo ou neutro, sendo aplicada em lotes de 100 postagens devido às limitações de tokens das ferramentas. Na quinta etapa, 315 postagens analisadas foram classificadas manualmente. Resultados. A análise de 3.493 postagens sobre o artigo científico no X revelou uma predominância de sentimentos negativos (92,3%), com posts neutros (6,2%) e positivos (0,6%) sendo menos frequentes (0,9 não foram identificados). As ferramentas de inteligência artificial ChatGPT 3.5 e Gemini 1.5 Flash mostraram desempenhos semelhantes ao classificar sentimentos negativos, mas divergências surgiram em 315 postagens, com ChatGPT atingindo 85% de precisão em posts que o Gemini não conseguiu classificar. Bots apresentaram uma maior variabilidade emocional e foram mais críticos em relação à divulgação científica, enquanto as postagens humanas tenderam a ser mais neutras e consistentes, destacando diferenças relevantes para a detecção de bots. Conclusões. A análise de sentimentos realizada por ChatGPT e Gemini destaca a capacidade dessas ferramentas de classificar postagens em redes sociais relacionadas a artigos científicos, revelando padrões distintos entre bots e contas humanas. Os bots tendem a gerar conteúdos mais polarizados e predominantemente negativos, enquanto os humanos apresentam uma diversidade maior de sentimentos, com um equilíbrio entre postagens negativas, neutras e algumas positivas. Embora o ChatGPT tenha se mostrado mais eficaz em cenários com poucos dados contextuais ou metadados para avaliar corretamente a polaridade emocional de um texto, o estudo sugere que uma análise mais abrangente é necessária para refinar as ferramentas e aprofundar a compreensão das interações entre contas humanas e contas robotizadas

A base ORCID e a representação da carreira docente no Brasil: potencial, cobertura e desafios

Objective. The academic profession has been explored using various methods and data sources, such as curricula vitae, publication databases, and more recently, the ORCID (Open Researcher and Contributor ID) database. This study aims to explore the coverage of the ORCID database in Brazil concerning the academic community, focusing on the case of professors in public and private higher education institutions (HEIs) in 2020. Method. All records of individuals affiliated with organizations in Brazil from the ORCID database were extracted, cleaned, and organized into a database that underwent normalization procedures for variables (cities, states, regions, and the names of HEIs). Occupations were filtered to select only faculty members, who were further categorized by their area of work and career level. The HEIs were classified according to the typology of Schwartzman et al. (2021). The data from the ORCID database were compared with the Higher Education Census from the Ministry of Education. Results. The records of faculty members in the ORCID database represent about 7.5% of the total number of faculty, with a majority of male professors, with single affiliation, distributed across 1834 HEIs. Regarding career level, first, there are the records in which it was not possible to identify the position. Second, the most frequently identified categories reflect the higher education teaching career levels in reverse order (from the highest position to entry-level positions). There is a higher concentration in the Southeast region, especially São Paulo. There is an overrepresentation of faculty profiles in research-intensive HEIs. Conclusions. Although this is a small sample of the total Brazilian faculty, the profiles in the ORCID database show similar distributions to the overall population in terms of gender and geographical distribution, mirroring existing inequalities and asymmetries. However, the ORCID database presents significant biases regarding career position and affiliation with types of HEIs, which may be related to the incentives for registering with ORCID and the non-standardized fields in the database. Given the potential for increased coverage, a research agenda opens up for studies on academic careers in Brazil. This includes analyzing mobility between institutions, career progression, and field differences, complemented by publication data. Additionally, comparisons with other Brazilian databases, such as the Lattes Platform, and other countries could be made.Objetivo. La profesión académica ha sido explorada utilizando una diversidad de métodos y fuentes de datos, tales como currículos, bases de publicaciones y, más recientemente, la base ORCID (Open Researcher and Contributor ID). El objetivo de este trabajo es explorar la cobertura de la base ORCID en Brasil en relación con la comunidad académica, enfocándose en el caso de los profesores en instituciones de educación superior (IES) públicas y privadas en 2020. Método. Se extrajeron, limpiaron y organizaron todos los registros de individuos afiliados a organizaciones en Brasil de la base ORCID, creando una base de datos que pasó por procedimientos de normalización de variables (ciudades, unidades federativas, regiones, nombre de las IES). Las ocupaciones fueron filtradas para seleccionar solo a los docentes, siendo también categorizadas según su actuación y nivel en la carrera. Las IES fueron clasificadas según la tipología de Schwartzman et al. (2021). Los datos de la base ORCID fueron comparados con el Censo de Educación Superior del Ministerio de Educación. Resultados. Los registros de docentes en la base ORCID representan cerca del 7,5% del total de docentes, con una mayoría de profesores de sexo masculino, un único vínculo, distribuidos en 1834 IES. En términos de nivel en la carrera, en primer lugar, aparecen los registros en los que no fue posible identificar la posición. En segundo lugar, las categorías identificadas más frecuentes reproducen los niveles de la carrera del magisterio superior de forma invertida (de la posición más alta hacia las posiciones de ingreso). Hay una mayor concentración en la Región Sudeste y en São Paulo. Existe una sobrerrepresentación de perfiles de docentes en IES más intensivas en investigación. Conclusiones. A pesar de tratarse de una muestra pequeña del conjunto de docentes brasileños, los perfiles en la base ORCID presentan distribuciones semejantes al universo en términos de género y distribución geográfica, repitiendo las desigualdades y asimetrías existentes. Sin embargo, la base ORCID presenta sesgos importantes en cuanto a la posición en la carrera y la vinculación a los tipos de IES, lo que puede estar relacionado con los incentivos recibidos para el registro en ORCID y el formato de la base con campos no estandarizados. Teniendo en cuenta el potencial de crecimiento de la cobertura, se abre una agenda de investigación para estudios sobre la carrera académica en Brasil, incluyendo el análisis de la movilidad entre instituciones, la progresión en la carrera y las diferencias entre áreas, con la complementación de datos de publicaciones. También la comparación con otras bases nacionales, como la Plataforma Lattes, y la cobertura en otros países.Objetivo. A profissão acadêmica tem sido explorada usando uma diversidade de métodos e fontes de dados, tais como currículos, bases de publicações e, mais recentemente, a base ORCID (Open Researcher and Contributor ID). O objetivo deste trabalho é explorar a cobertura da base ORCID no Brasil em relação à comunidade acadêmica, focando no caso de professores em instituições de ensino superior (IES) públicas e privadas em 2020. Método. Todos os registros de indivíduos afiliados a organizações no Brasil do ORCID foram extraídos, limpos e organizados em uma base de dados, que passou por procedimentos de normalização das variáveis (cidades, unidades da federação, regiões, nome das IES). As ocupações foram filtradas para selecionar apenas os docentes, sendo também categorizadas segundo atuação e nível na carreira. As IES foram classificadas segundo a tipologia de Schwartzman et al. (2021). Os dados da base ORCID foram comparados com o Censo da Educação Superior do Ministério da Educação. Resultados. Os registros de docentes na base ORCID representam cerca de 7,5% do total de docentes, com uma maioria de professores do sexo masculino, um único vínculo, distribuídos em 1834 IES. Em termos de nível na carreira, em primeiro lugar aparecem os registros nos quais não foi possível identificar a posição. Em segundo lugar, as categorias identificadas mais frequentes reproduzem os níveis da carreira magistério superior de forma invertida (da posição mais alta para as posições de ingresso). Há uma concentração maior na Região Sudeste, especialmente em São Paulo. Há uma sobrerrepresentação de perfis de docentes em IES mais intensivas em pesquisa. Conclusões. Apesar de se tratar de uma amostra pequena do conjunto de docentes brasileiros, os perfis na base ORCID apresentam distribuições semelhantes ao universo em termos de gênero e distribuição geográfica, repetindo as desigualdades e assimetrias existentes. Entretanto, a base ORCID apresenta vieses importantes em termos da posição na carreira e na vinculação aos tipos de IES, o que pode estar ligado aos incentivos recebidos para o registro no ORCID e o formato da base de campos não padronizados. Tendo em vista o potencial de crescimento da cobertura, abre-se uma agenda de pesquisa para estudos sobre a carreira acadêmica no Brasil, incluindo a análise de mobilidade entre instituições, a progressão na carreira e diferenças entre áreas, com a complementação de dados de publicações. E também a comparação com outras bases nacionais, como a Plataforma Lattes, e a cobertura em outros países

Integridade na pesquisa científica: Tópicos fundamentais e emergentes

Objective. This review explores topics of interest in the research integrity domain, highlighting the importance of responsible and ethical practices, and reports on Forensic Scientometrics, a discipline emerging from Information Metrics Studies, as a new strategic approach to analyze and mitigate fraudulent practices in science. Method. The research is exploratory qualitative and based on a review of specialized research integrity and ethics literature. It employs narrative review to compile and analyze relevant studies addressing the field\u27s norms, practices, and challenges. Results. It highlights that although established codes of conduct and increasing discussions on the subject exist, these guidelines\u27 full implementation and internalization remain challenging. Institutions, scientific journals, and international events play crucial roles in promoting responsible practices. Conclusions. Promoting research integrity is a shared responsibility that requires coordinated efforts and integrated actions. Institutions should create environments encouraging responsible practices while established scientific journals increasingly seek to improve their peer review processes.Objetivo. Esta revisión explora temas de interés en el domínio de la integridad en la investigación, destacando la importancia de prácticas responsables y éticas, y reporta sobre la Cientometría Forense, disciplina que emerge de los estudios Métricos de la Información, como un nuevo enfoque estratégico para analizar y mitigar prácticas fraudulentas en la ciencia. Método. La investigación es de naturaleza cualitativa exploratoria y se basa en una revisión de la literatura especializada sobre integridad y ética en la investigación. Emplea el método de revisión narrativa para compilar y analizar estudios relevantes que abordan las normas, prácticas y desafíos del campo. Resultados. Destaca que aunque existen códigos de conducta establecidos y discusiones crecientes sobre el tema, la plena implementación e internalización de estas directrices siguen siendo desafiantes. Las instituciones, revistas científicas y eventos internacionales desempeñan roles cruciales en la promoción de prácticas responsables. Conclusiones. Promover la integridad en la investigación es una responsabilidad compartida que requiere esfuerzos coordinados y acciones integradas. Las instituciones deben crear entornos que fomenten prácticas responsables, mientras que las revistas científicas establecidas buscan cada vez más mejorar sus procesos de revisión por pares.Objetivo. Esta revisão explora tópicos de interesse no domínio da integridade em pesquisa, destacando a importância de práticas responsáveis e éticas, além de relatar a Cientometria Forense, disciplina que emerge dos Estudos Métricos da Informação, como uma nova abordagem estratégica para analisar e mitigar práticas fraudulentas na ciência. Método. A pesquisa é de natureza qualitativa exploratória, baseada em uma revisão da literatura especializada sobre integridade e ética em pesquisa. Utiliza o método de revisão narrativa para compilar e analisar estudos relevantes que abordam normas, práticas e desafios no campo. Resultados. Destaca que embora existam códigos de conduta estabelecidos e o aumento das discussões no tema, a implementação plena e a internalização dessas diretrizes ainda são desafiadoras. Instituições, periódicos científicos e eventos internacionais desempenham papéis cruciais na promoção de práticas responsáveis. Conclusões. A promoção da integridade na pesquisa é uma responsabilidade compartilhada que requer esforços coordenados e ações integradas. Espera-se que instituições criem ambientes que incentivem práticas responsáveis, e que periódicos científicos consolidados cada vez mais busquem aprimorar seus processos de revisão por pares

Mobilização da Campanha #StopHateForProfit contra o discurso de ódio em Facebook

Objective. This study examines the #StopHateForProfit campaign against hate speech and disinformation on the Facebook social network launched in 2020. Method. Social Network Analysis and Natural Language Processing were applied to data collected from platform X, using tools such as RStudio, Gephi, and Python. Results. The analysis of original tweets with the hashtag #StopHateForProfit revealed significant user engagement, with activity increasing steadily until early August. Centrality measures indicated that users like freepress, SachaBaronCohen, and ADL had a strong influence on the campaign\u27s spread. Conclusions. The #StopHateForProfit campaign mobilized a wide range of participants, though with limited continuity, as most users posted only once. The study highlights the key role of central hubs in disseminating the campaign and stresses the need to enhance sustained engagement in future social movements to maintain long-term impact.Objetivo. Este estudio analiza la campaña #StopHateForProfit contra el discurso de odio y la desinformación en la red social Facebook, lanzada en 2020. Método. Se aplicaron Análisis de Redes Sociales y Procesamiento de Lenguaje Natural a datos recolectados en la plataforma X, utilizando herramientas como RStudio, Gephi y Python. Resultados. El análisis de los tuits originales con la etiqueta #StopHateForProfit reveló una movilización significativa de usuarios, con un crecimiento constante de la actividad hasta inicios de agosto. Las medidas de centralidad indicaron que usuarios como freepress, SachaBaronCohen y ADL ejercieron gran influencia. Conclusiones. La campaña #StopHateForProfit movilizó a una amplia gama de participantes, aunque con baja continuidad, ya que la mayoría publicó un solo tuit. El estudio destaca la importancia de los nodos centrales en la difusión de la campaña y subraya la necesidad de fortalecer la participación sostenida en futuras iniciativas para lograr impacto a largo plazo.Objetivo. Este estudo examina a campanha #StopHateForProfit contra o discurso de ódio e a desinformação no site da rede social Facebook lançado em 2020. Método. Implementou-se a Análise de Redes Sociais e Processamento de Linguagem Natural em dados coletados da plataforma X, utilizando ferramentas como RStudio, Gephi e Python. Resultados. A análise da produtividade dos tweets originais com a hashtag #StopHateForProfit demonstrou uma mobilização significativa de usuários na plataforma com um crescimento constante da atividade até o início de agosto. A medida de centralidade indicou que usuários como freepress, SachaBaronCohen e ADL exerceram grande influência. Conclusões. A campanha #StopHateForProfit mobilizou uma ampla gama de participantes, mas com baixo nível de continuidade, uma vez que a maioria emitiu apenas um tweet. O estudo demonstrou a importância dos hubs centrais na propagação da campanha, ressaltando a necessidade de fortalecer a mobilização contínua em campanhas futuras para manter o impacto a longo prazo

Menções web de repositórios institucionais brasileiros no ResearchGate: um recorte com os documentos do repositório Lume

Objective. To analyze, using a webometric approach, the characteristics of web citations for documents in the Lume repository on the academic digital social network tool ResearchGate. Method. Descriptive research, using quantitative and qualitative methods, specifically web mentions of URL on Google Scholar and document analysis, using three attributes: affiliation, type of document cited, and type of citing document. Results. A total of 398 affiliations were identified, with UFRGS being the institution linked to the item with the highest number of web mentions, providing positive evidence of the visibility and recognition of the Lume repository by the community itself. Furthermore, the institutions with the highest recurrence of web mentions are from the southern region of Brazil, indicating that geographically closer institutions tend to establish strong ties. In addition, 134 international institutions were identified in the documents containing web mentions of the Lume repository, which demonstrates an interface for the internationalization of research produced at UFRGS. It was evident that theses, dissertations, and undergraduate final projects are the Lume documents that receive the most web mentions, types that had more restricted access and that, with the implementation of institutional repositories, have gained greater visibility. In contrast, the citing documents are concentrated in journal articles, papers published at events, as well as books and book chapters, results that are in line with the most significant document types in the context of scientific communication. Conclusions. Despite the need, in some cases, for an additional manual search for files available on ResearchGate or for the Lume documents mentioned, it is considered that web mentions of URL have considerable potential for exploring the presence of repositories in digital social networking tools, as well as in other areas of the web. Furthermore, the use of Google Scholar as a mechanism in the strategy for tracking web mentions of URL, within the scope of ResearchGate, is a viable and appropriate resource for the proposed analysis.Objetivo. Analizar, mediante un enfoque webométrico, las características de las menciones web de los documentos del repositorio Lume en la herramienta de red social académica digital ResearchGate. Método. Investigación descriptiva, con uso de métodos cuantitativos y cualitativos, específicamente la mención web de URL en Google Scholar y el análisis documental, mediante tres atributos: afiliación, tipo de documento citado y tipo de documento citante. Resultados. Se identificaron 398 afiliaciones, siendo la UFRGS la institución vinculada al responsable del elemento con mayor número de menciones web, lo que da indicios positivos sobre la visibilidad y el reconocimiento del repositorio Lume por parte de la propia comunidad. Además, las instituciones con mayor recurrencia de menciones web son de la región sur de Brasil, lo que indica que las instituciones geográficamente más cercanas tienden a establecer vínculos fuertes. Además, se identificaron 134 instituciones internacionales en los documentos que contienen menciones web al repositorio Lume, lo que demuestra una interfaz de internacionalización de la investigación producida en la UFRGS. Se ha puesto de manifiesto que las tesis, disertaciones y trabajos de fin de grado son los documentos de Lume que más menciones web reciben, tipologías que tenían un acceso más restringido y que, con la implementación de repositorios institucionales, han pasado a tener una mayor visibilidad. Por el contrario, los documentos citados se concentran en artículos de revistas, trabajos publicados en eventos, así como libros y capítulos de libros, resultados que coinciden con los tipos de documentos más significativos en el contexto de la comunicación científica. Conclusiones. A pesar de la necesidad, en algunos casos, de una búsqueda manual adicional de los archivos disponibles en ResearchGate o de los documentos de Lume mencionados, se considera que la mención web de URL presenta un potencial considerable para la exploración de la presencia de repositorios en herramientas de redes sociales digitales, así como en otros espacios de la web. Además, el uso de Google Scholar como mecanismo en la estrategia de rastreo de menciones web de URL, en el ámbito de ResearchGate, es un recurso viable y adecuado para el análisis propuesto.Objetivo. Analisar, por meio de uma abordagem webométrica, as características das menções web para documentos do repositório Lume na ferramenta de rede social digital acadêmica ResearchGate. Método. Pesquisa descritiva, com uso de métodos quantitativo e qualititativo, especificamente a menção web de URL no Google Scholar e a análise documental, por meio de três atributos: afiliação, tipo de documento citado e tipo de documento citante. Resultados. Foram identificadas 398 afiliações, onde a UFRGS é a instituição vinculada ao responsável pelo item com maior número de menções web, dando indícios positivos sobre a visibilidade e o reconhecimento do repositório Lume pela própria comunidade. Ademais, as instituições com maior recorrência de menções web são da região sul brasileira, indicando que instituições geograficamente mais próximas tendem a estabelecer laços fortes. Ainda, foram identificadas 134 instituições internacionais nos documentos que contêm menções web ao repositório Lume, o que demonstra uma interface da internacionalização da pesquisa produzida na UFRGS. Ficou evidenciado que teses, dissertações e trabalhos de conclusão de graduação são os documentos do Lume que mais recebem menção web, tipologias que possuíam acesso mais restrito e que com a implementação de repositórios institucionais passaram a ter maior visibilidade. Em contrapartida, os documentos citantes concentram-se em artigos de periódicos, trabalhos publicados em evento, bem como livros e capítulos de livros, resultados que vão ao encontro dos tipos documentais mais expressivos no contexto da comunicação científica. Conclusões. Apesar da necessidade, em alguns casos, de uma busca manual adicional pelos arquivos disponíveis no ResearchGate ou pelos documentos do Lume mencionados, considera-se que a menção web de URL apresenta potencial considerável para a exploração da presença de repositórios em ferramentas de redes sociais digitais, bem como em outros espaços da web. Ademais, o uso do Google Scholar como mecanismo na estratégia para rastreamento das menções web de URL, no âmbito ResearchGate, é recurso viável e adequado para a análise proposta