Artigos científicos

Fraude

Estudos e artigos científicos. São muitos. Cada vez mais. E a pressão para a sua publicação é crescente: as instituições que querem com isso aumentar o seu prestígio, as editoras que querem aumentar lucros, os docentes e os alunos que têm de mostrar trabalho (para progressão na carreira ou para concluir os seus doutoramentos), etc.

Contudo, como diz Elisabeth Bik em entrevista ao Público, “A ciência nem sempre funciona. As células não crescem sempre e as experiências podem falhar”.

Talvez não seja, então, de estranhar o crescimento contínuo da fraude nos estudos e artigos científicos.

Se a isto juntarmos a inteligência artificial, aumentam-se as probabilidades de erro, aumenta-se a facilidade de enganar, e aumenta-se a dificuldade de deteção de fraudes.

Esta minha sugestão divide-se na entrevista que Elisabeth Bik, investigadora e “detective” da ciência, deu ao jornal Público e em dois episódios do podcast Freakonomics Radio:

• Why Is There So Much Fraud in Academia? (Update)
• Can Academic Fraud Be Stopped? (Update)

Este é o Gregory

E por falar em artigos científicos… Não posso deixar de vos sugerir o Gregory MS, um exemplo prático de como a IA está a ser usada para encontrar artigos científicos relacionados com a esclerose múltipla. Parece-me um recurso extraordinário para quem investiga o tema, para quem deve diagnosticar e tratar de doentes com esta doença, e para todos aqueles que se querem manter informados de avanços e resultados de tratamentos, medicação e terapias.

A parte fantástica é que o Gregory MS é uma implementação do GregoryAI, um assistente de inteligência artificial que pode ser aplicado a qualquer outra área de investigação e conteúdo.

O Gregory MS e o GregoryAI são criações de um querido amigo meu – o Bruno Amaral – mas não é por isso que vos digo que vale muito a pena explorar este recurso, usá-lo, apoiá-lo e dá-lo a conhecer.

Já pensou o que seria ter um Gregory a servir a sua organização?

“Discover the Top Contributors This Year” poderia dar lugar aos colaboradores que mais partilharam no portal de conhecimento.

“Recent Clinical Trials” poderia passar às patentes mais recentes da empresa.

“Relevant Papers” poderia buscar publicações externas relacionadas com os temas críticos para a sua organização (o que os concorrentes andam a escrever, legislação relevante, o que outras organizações congéneres fazem noutros países).

Isso é que era! Para quem não tem tempo de ir em busca do conhecimento, nada como pôr o conhecimento a vir até si.

Para não perder as minhas sugestões semanais:

• siga-me no LinkedIn
• subscreva a newsletter mensal do KMOL – receberá todas as sugestões no início do mês seguinte
• subscreva o feed RSS do KMOL, ou se preferir o RSS da tag específica que criei para estes posts: #sugestoes-as-sextas.