Triagem de Manuscritos com IA: Como a Inteligência Artificial Está Transformando a Avaliação de Submissões em Periódicos

Introdução

O avanço da inteligência artificial (IA) está remodelando quase todas as etapas do fluxo de trabalho da publicação acadêmica, e uma das áreas de mudança mais visíveis é a triagem de manuscritos. Periódicos e conferências agora recebem um número sem precedentes de submissões de todo o mundo. As equipes editoriais devem decidir rapidamente quais manuscritos são adequados para revisão por pares, quais precisam de revisão antes mesmo de serem considerados, e quais estão totalmente fora do escopo do periódico.

Tradicionalmente, essa triagem inicial tem se baseado em verificações manuais: editores e assistentes editoriais verificam a formatação, o estilo de referências, a contagem de palavras, as declarações de ética e a relevância básica. Eles também fazem a triagem para plágio e manipulação óbvia de dados ou imagens. Este é um trabalho demorado e repetitivo que atrasa a revisão por pares e pode sobrecarregar a capacidade dos escritórios editoriais. Também é suscetível a erro humano e viés inconsciente.

Ferramentas de triagem de manuscritos com IA visam enfrentar esses desafios automatizando tarefas repetitivas baseadas em regras e fornecendo suporte baseado em dados para decisões editoriais. Ao combinar processamento de linguagem natural (PLN), aprendizado de máquina (ML) e análise automatizada de texto, imagens e metadados, sistemas de IA podem ajudar a garantir que apenas manuscritos compatíveis, relevantes e eticamente sólidos avancem para a revisão por pares. Este artigo examina como a IA é usada na triagem de manuscritos, os benefícios e riscos envolvidos, e como os editores podem integrar essas ferramentas de forma responsável.

Os Limites da Triagem Tradicional de Manuscritos

Antes de discutir soluções de IA, é importante entender por que a triagem manual está sob tanta pressão.

1. Crescimento no Volume de Submissões

A publicação em acesso aberto, o crescimento global da pesquisa e a crescente pressão por publicações elevaram os números de submissões a níveis recordes. Muitos periódicos recebem milhares de manuscritos por ano. Mesmo uma verificação inicial simples — confirmando contagem de palavras, estrutura das seções e adequação básica — pode rapidamente criar atrasos.

2. Verificações Preliminares que Demandam Muito Trabalho

Editores e assistentes editoriais devem verificar que cada manuscrito:

• segue o formato e estilo de referência do periódico;
• inclui seções obrigatórias (por exemplo, resumo, métodos, ética, declarações de financiamento);
• atende aos limites de palavras e figuras;
• contém divulgações apropriadas (por exemplo, conflitos de interesse, registro de ensaio);
• cumpre com as diretrizes éticas e de relato básicas.

Quando realizado manualmente, esse trabalho é repetitivo e lento, desviando tempo de tarefas editoriais de nível superior, como avaliação conceitual e gestão de revisores.

3. Plágio, Manipulação de Imagens e Integridade dos Dados

Questões de integridade na pesquisa — como plágio, autoplagiarismo, submissões duplicadas, dados fabricados e figuras manipuladas — são uma preocupação crescente. Detectar esses problemas requer comparar as submissões com grandes corpos de literatura publicada e arquivos de imagens. Editores humanos não conseguem fazer isso eficientemente sem ajuda automatizada.

4. Sobrecarga de Revisores e Artigos Mal Direcionados

Muitos manuscritos são enviados para periódicos onde não pertencem verdadeiramente. O desalinhamento entre o tema ou métodos do artigo e o escopo do periódico leva a rejeições evitáveis na triagem inicial ou, pior, ao desperdício do tempo dos revisores. Manuscritos mal estruturados ou claramente inadequados às vezes passam pela revisão por pares simplesmente porque as equipes editoriais estão sobrecarregadas.

5. Viés e Inconsistência

Editores humanos inevitavelmente trazem suas próprias experiências e preferências para o processo. Sem critérios claros e padronizados, a triagem inicial pode variar entre indivíduos, e vieses implícitos relacionados a país, instituição ou tema podem influenciar sutilmente as decisões.

Como a IA Transforma a Triagem de Manuscritos

Ferramentas baseadas em IA são projetadas para complementar, não substituir, editores humanos. Elas assumem as partes mecânicas e baseadas em regras da triagem e fornecem sinais que ajudam os editores a decidir quais manuscritos merecem atenção mais detalhada.

1. Verificações Automatizadas de Formatação e Conformidade

Um dos usos mais diretos da IA é verificar automaticamente se uma submissão atende aos requisitos técnicos de um periódico. Sistemas baseados em IA podem:

• verificar o estilo de referência e citação conforme as preferências do periódico (APA, MLA, Chicago, Vancouver, etc.);
• confirmar que o manuscrito está dentro dos limites de palavras, figuras e tabelas;
• inspecionar a estrutura das seções (por exemplo, presença de Resumo, Introdução, Métodos, Resultados, Discussão, Conclusão);
• detectar elementos ausentes como aprovações éticas, declarações de consentimento ou divulgações de conflito de interesse.

Ferramentas como Penelope.ai e sistemas similares realizam essas verificações quase instantaneamente na submissão, gerando um relatório para autores e editores. Os autores podem então corrigir problemas básicos antes mesmo do editor analisar o manuscrito.

2. Detecção de Plágio e Manipulação de Imagens Baseada em IA

A detecção de plágio há muito depende da comparação automatizada de texto, mas ferramentas aprimoradas por IA vão além ao reconhecer passagens parafraseadas, auto-plágio e formas sutis de duplicação. Sistemas como iThenticate comparam submissões contra extensos bancos de dados de artigos, livros e conteúdo web para sinalizar sobreposições suspeitas.

Para figuras e imagens, ferramentas dedicadas como Proofig analisam imagens em busca de sinais de duplicação, reutilização inadequada ou manipulação. Elas podem destacar painéis repetidos, regiões clonadas ou transformações surpreendentes que podem indicar má conduta deliberada ou preparação descuidada da figura.

Essas ferramentas não fazem julgamentos finais—elas levantam alertas para que os editores revisem cuidadosamente. Usadas corretamente, fortalecem a integridade da pesquisa e protegem os periódicos de publicar trabalhos problemáticos.

3. Suporte de Linguagem e Legibilidade

Muitas submissões são cientificamente sólidas, mas difíceis de ler devido a problemas de linguagem, especialmente quando os autores escrevem em uma segunda ou terceira língua. Ferramentas de linguagem com IA podem ajudar a melhorar:

• gramática, ortografia e pontuação;
• estrutura da frase e legibilidade geral;
• clareza do argumento e tom acadêmico;
• consistência terminológica em todo o manuscrito.

Serviços como Trinka AI e editores similares são adaptados para a escrita acadêmica e podem ser usados por autores antes da submissão ou por periódicos como parte da pré-triagem. Embora a qualidade da linguagem não deva ser usada como um substituto para o mérito científico, melhorar a clareza facilita para editores e revisores avaliarem a pesquisa real.

4. Correspondência de Relevância e Escopo

Outro uso valioso da IA é determinar se uma submissão se encaixa nos objetivos e escopo da revista. Ao analisar palavras-chave, resumos e classificações de assunto, modelos de IA podem:

• atribuir manuscritos a categorias de tópicos ou subáreas;
• sinalizar submissões que estão claramente fora do escopo da revista;
• sugerir editores associados ou editores de área apropriados;
• ajudar a identificar revisores adequados combinando tópicos do manuscrito com a expertise e histórico de publicação dos pesquisadores.

Ferramentas como o Reviewer Finder da Clarivate e outros sistemas recomendadores baseados em IA usam dados de citações e análise de palavras-chave para apoiar esse processo de correspondência. Isso pode reduzir a sobrecarga dos revisores e garantir que os manuscritos sejam avaliados por especialistas na área certa.

5. Verificações de Novidade e Integridade Estatística

Ferramentas de IA mais avançadas estão começando a avaliar aspectos de novidade e solidez metodológica. Ao comparar uma submissão com grandes corpos de literatura existente, a IA pode indicar se trabalhos similares foram publicados recentemente ou se o manuscrito parece duplicar estudos anteriores sem justificativa clara.

Em pesquisas experimentais e clínicas, sistemas como StatReviewer podem verificar automaticamente:

• se os testes estatísticos correspondem ao desenho do estudo e ao tipo de dado;
• se os tamanhos de efeito, intervalos de confiança e valores de p são relatados corretamente;
• se os tamanhos das amostras e os cálculos de poder são adequados e documentados de forma transparente.

Novamente, essas ferramentas não substituem estatísticos especialistas, mas podem destacar problemas potenciais cedo, permitindo que os editores solicitem esclarecimentos ou revisões adicionais.

Desafios e Questões Éticas

Embora a IA ofereça benefícios impressionantes, ela também introduz novos desafios que devem ser tratados com cuidado.

1. Dependência Excessiva da Automação

Se os editores dependerem demais de pontuações ou alertas automatizados, podem rejeitar pesquisas válidas que não se encaixam em padrões esperados ou que usam métodos não convencionais. Submissões complexas, interdisciplinares ou inovadoras podem confundir algoritmos treinados em formatos mais padrão.

A solução é tratar as saídas de IA como consultivas, não decisivas. A IA deve ajudar a priorizar a atenção, não substituir o julgamento editorial.

2. Viés Algorítmico

Sistemas de IA aprendem com os dados nos quais são treinados. Se esses dados refletem vieses históricos—por exemplo, favorecendo certos temas, métodos, idiomas, instituições ou regiões—a IA pode inadvertidamente reforçar esses padrões. Isso corre o risco de amplificar desigualdades que muitos publicadores estão ativamente tentando reduzir.

O uso responsável da IA requer:

• auditorias regulares dos modelos para resultados tendenciosos;
• documentação transparente de como os modelos são construídos e atualizados;
• supervisão humana contínua para questionar e corrigir padrões problemáticos.

3. Privacidade e Segurança de Dados

Manuscritos em revisão são confidenciais e frequentemente contêm dados inéditos, métodos proprietários ou informações sensíveis. Qualquer sistema de IA que processe submissões deve, portanto, cumprir padrões rigorosos de proteção de dados. Os publicadores devem garantir que:

• manuscritos enviados são armazenados com segurança e não usados para treinamentos não relacionados sem permissão explícita;
• o acesso às plataformas de IA é controlado e monitorado;
• fornecedores terceirizados cumprem regulamentos de privacidade e obrigações contratuais.

Melhores Práticas para Integração Responsável da IA

Para aproveitar os benefícios da IA evitando seus riscos, periódicos e publicadores podem adotar várias melhores práticas:

• Defina papéis claros para IA e humanos: Use IA para verificações preliminares e suporte, mas mantenha as decisões finais nas mãos de editores experientes.
• Seja transparente com autores e revisores: Explique quais ferramentas de IA são usadas, para quais propósitos e como seus resultados influenciam os fluxos editoriais.
• Monitore desempenho e justiça: Revise regularmente como a triagem assistida por IA afeta os prazos, taxas de aceitação e diversidade de autores e temas publicados.
• Ofereça treinamento para a equipe editorial: Os editores devem entender os pontos fortes e limitações das ferramentas que utilizam, para que possam interpretar os resultados criticamente.
• Mantenha múltiplas salvaguardas: Combine verificações de IA com ferramentas de plágio, revisão humana de integridade e políticas claras para lidar com manuscritos sinalizados.

Conclusão

A triagem de manuscritos com IA tem o potencial de transformar o processo de avaliação de submissões. Ao automatizar verificações de conformidade, detecção de plágio, análise de imagens, refinamento de linguagem, correspondência de relevância e revisão estatística básica, as ferramentas de IA podem reduzir significativamente a carga editorial, encurtar os tempos de decisão e aumentar a integridade do registro publicado.

No entanto, a IA não substitui o julgamento nuançado e a responsabilidade ética dos editores, revisores e publicadores humanos. Os sistemas mais robustos serão fluxos de trabalho híbridos nos quais a IA lida com tarefas técnicas repetitivas enquanto os humanos mantêm a autoridade sobre o mérito científico, a justiça e as decisões finais. Usada de forma consciente, a IA pode ajudar a publicação acadêmica a se tornar mais rápida, consistente e transparente—sem sacrificar o rigor e a confiança dos quais a comunicação acadêmica depende.