Inteligência Artificial na editoração científica em Ciência Aberta: riscos, integridade científica e governança editorial

Autores

  • Bernardo Dionízio Vechi Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia image/svg+xml
  • Milton Shintaku Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia image/svg+xml
  • Maria Aniolly Queiroz Maia Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia image/svg+xml
  • Rosilene Paiva Marinho de Sousa

DOI:

https://doi.org/10.1234/che5j313

Palavras-chave:

Inteligência Artificial, Editoração científica, Ciência Aberta, Governança editorial

Resumo

A expansão da Inteligência Artificial no campo da comunicação científica vem alterando rotinas, critérios e responsabilidades no trabalho editorial. Em diálogo com os princípios da Ciência Aberta, este livro examina como ferramentas automatizadas passam a interferir em etapas como submissão, avaliação por pares, edição de texto, curadoria de metadados, publicação e pós-publicação.

Ao discutir riscos, integridade científica e governança editorial, a obra mostra que a adoção da IA não se resume à incorporação de novas tecnologias. O que está em jogo são as condições de transparência, rastreabilidade, supervisão humana, proteção de dados, responsabilidade institucional e credibilidade do registro científico. Nesse cenário, o livro analisa desafios éticos, legais e operacionais, ao mesmo tempo em que propõe diretrizes aplicáveis para o uso responsável da IA no fluxo editorial.

Com base em literatura recente, documentos institucionais e problemas concretos do cotidiano dos periódicos, a publicação oferece subsídios para editoras, equipes editoriais, pesquisadores, bibliotecários e gestores que buscam compreender os efeitos da automação sobre a editoração científica. Mais do que acompanhar uma transformação técnica, o livro convida à construção de políticas editoriais capazes de articular inovação, integridade e compromisso público com a ciência.

Downloads

Os dados de download ainda não estão disponíveis.

Biografia do Autor

  • Bernardo Dionízio Vechi, Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia

    Bacharel em Biblioteconomia pela Universidade de Brasília (UnB). Bibliotecário e pesquisador no Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia (Ibict), com atuação em editoração científica, metadados, sistemas de informação, Ciência Aberta e capacitação técnica no uso do sistema Open Journal Systems (OJS).

  • Milton Shintaku, Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia

    Doutor em Ciência da Informação pela Universidade de Brasília. Coordenador de Tecnologia para Informação (Cotec) do Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia (Ibict).

  • Maria Aniolly Queiroz Maia, Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia

    Graduada em Biblioteconomia pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN). Mestra em Design pela UFRN e Doutora em Gestão e Organização do Conhecimento pela UFMG. É bibliotecária da UFRN e pesquisadora do Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia (Ibict).

  • Rosilene Paiva Marinho de Sousa

    Professora do Departamento de Ciência da Informação e do Programa de Pós-graduação em Ciência da Informação da UFPB e do Programa de Pós-Graduação em Propriedade Intelectual e Transferência de Tecnologia para Inovação – PROFNIT/UFOB. Pesquisadora junto ao Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia (Ibict). Doutorado e Mestrado em Ciência da Informação pela Universidade Federal da Paraíba (UFPB). Mestrado em Direito pelo Centro Universitário de João Pessoa (UNIPÊ). Graduação em Direito e História pela Universidade Federal de Campina Grande – UFCG e Graduação em Biblioteconomia pelo Centro Universitário Claretiano. Realiza estudos e pesquisas nas áreas de Propriedade Intelectual, Aspectos Jurídicos da Informação, Privacidade e Proteção de Dados e Direito Empresarial e Administrativo.

Referências

ABREU, Breno Valadares de et al. Inteligência artificial e editoração científica: desafios, potencialidades e responsabilidades éticas. Revista Família, Ciclos De Vida E Saúde No Contexto Social, v. 13, e025001, 2025. DOI: https://doi.org/10.18554/refacs.v13i00.8768. Disponível em: https://seer.uftm.edu.br/revistaeletronica/index.php/refacs/article/view/8768. Acesso em: 3 mar. 2026.

ALBAGLI, Sarita. Ciência Aberta: movimento de movimentos. In: SHINTAKU, Milton; SALES, Luana (org.). Ciência aberta para editores científicos. Botucatu, SP: ABEC, 2019. p. 15-19. Disponível em: https://ridi.ibict.br/bitstream/123456789/1071/1/Ciencia_aberta_editores_cientificos_Ebook.pdf. Acesso em: 3 mar. 2026.

ANDIFES. Diretrizes para o uso de IA nas instituições de ensino superior no Brasil. Brasília, DF: Associação Nacional dos Dirigentes das Instituições Federais de Ensino Superior. Disponível em: https://edoc.ufam.edu.br/handle/123456789/11159. Acesso em: 3 mar. 2026.

ARAKAKI, Ana Carolina Simionato; ARAKAKI, Felipe Augusto. Dados e metadados: conceitos e relações. Ci.Inf., Brasília, DF, v.49 n.3, p. 34- 45, set./dez. 2020. DOI: https://doi.org/10.18225/ci.inf.v49i3.5504. Disponível em: https://revista.ibict.br/ciinf/article/view/5504. Acesso em: 4 fev. 2025.

ARAÚJO, Paula Carina de; CANATO, Daiana Ellen; REZENDE, Patrícia. Ciência aberta: conceitos e perspectivas. In: ARAÚJO, Paula Carina de; LIMA, Karolayne Costa Rodrigues de (org.). Práticas de ciência aberta. Brasília, DF: Editora Ibict, 2025. Cap 1, p. 18-29. DOI: 10.22477/9788570131966.cap1. Disponível em: https://omp-editora.prd.ibict.br/index.php/edibict/catalog/view/353/483/2571. Acesso em: 3 mar. 2026.

ASAI, Akari et al. Synthesizing scientific literature with retrieval-augmented language models. Nature, v. 650, p. 1–7, 2026. DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-025-10072-4. Disponível em: https://www.nature.com/articles/s41586-025-10072-4. Acesso em: 4 mar. 2026.

BRASIL, André. A inteligência artificial na pesquisa e no fomento: desafios e oportunidades. Brasília, DF: Capes, 2025. https://www.gov.br/capes/pt-br/centrais-de-conteudo/23042025_Relatorio_2575649_A_inteligencia_artificial_na_pesquisa_e_no_fomento.pdf. Acesso em: 4 mar. 2026.

BRASIL. MCTI. IA para o bem de todos: plano brasileiro de inteligência artificial. Brasília, DF: Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação: 2025b. Disponível em: https://www.gov.br/mcti/pt-br/acompanhe-o-mcti/noticias/2025/06/plano-brasileiro-de-inteligencia-artificial-pbia-_vf.pdf. Acesso em: 19 fev. 2026.

BROWN, Nicholas J. L.; HEATHERS, James A. J. The GRIM test: a simple technique detects numerous anomalies in the reporting of results in psychology. Social Psychological and Personality Science, v. 8, n. 4, p. 363–369, 2017. DOI: https://doi.org/10.1177/1948550616673876. Disponível em: https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/1948550616673876. Acesso em: 18 fev. 2026.

CHATURVEDI, Aashi P. et al. ASM incorporates Imagetwin to address image duplication and preserve scientific accuracy. mBio, v. 16, n. 10, e01990-25. DOI: https://doi.org/10.1128/mbio.01990-25. Disponível em: https://journals.asm.org/doi/10.1128/mbio.01990-25. Acesso em: 18 fev. 2026.

CHAWLA, Dalmeet Singh. Researchers who use generative AI to write papers are publishing more. Chemical & Engineering News, 18 dez. 2025. Disponível em: https://cen.acs.org/policy/publishing/Researchers-use-generative-AI-write/103/web/2025/12. Acesso em: 3 mar. 2026.

Choi, Byungjin et al. Invisible text injection and peer review by AI models. JAMA Network Open, v. 9, n. 1, e2552099, jan. 2026. DOI: https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2025.52099. Disponível em: https://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2844042. Acesso em: 4 mar. 2026

COMITÊ DE BOAS PRÁTICAS CIENTÍFICAS DA UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO. Guia de boas práticas científicas. 3. ed. São Paulo, SP: Universidade de São Paulo. Disponível em: https://prpi.usp.br/wp-content/uploads/sites/1239/2026/02/Guia-de-Boas-Praticas-Cientificas-3aedicao.pdf. Acesso em: 4 mar. 2026.

COMMITTEE ON PUBLICATION ETHICS. Authorship and AI tools. COPE, 13 fev. 2023. Disponível em: https://publicationethics.org/cope-position-statements/ai-author. Acesso em: 4 mar. 2026.

D’ARCY, Mike et al. MARG: Multi-agent review generation for scientific papers. arXiv, 8 jan. 2024. [arXiv:2401.04259]. Disponível em: https://doi.org/10.48550/arXiv.2401.04259. Acesso em: 4 mar. 2026.

DOSKALIUK, Bohdana et al. Artificial Intelligence in peer review: enhancing efficiency while preserving integrity. Journal of Korean Medical Science, v. 40, n. 7, e92, fev. 2025. DOI: https://doi.org/10.3346/jkms.2025.40.e92. Disponível em: https://jkms.org/DOIx.php?id=10.3346/jkms.2025.40.e92. Acesso em: 4 mar. 2026.

ELSEVIER. Find reviewers using Scopus in Editorial Manager. Disponível em: https://www.elsevier.support/publishing/answer/find-reviewers-using-scopus-in-editorial-manager. Acesso em: 4 mar. 2026.

ELSEVIER. Generative AI policies for journals. 2025a. Disponível em: https://www.elsevier.com/about/policies-and-standards/generative-ai-policies-for-journals. Acesso em: 4 mar. 2026.

ELSEVIER. The use of generative AI and AI-assisted technologies in writing for Elsevier. 2025b. Disponível em: https://www.elsevier.com/about/policies-and-standards/the-use-of-generative-ai-and-ai-assisted-technologies-in-writing-for-elsevier. Acesso em: 4 mar. 2026.

EUROPEAN COMMISSION. Living guidelines on the responsible use of generative AI in research: ERA Forum stakeholders' document. 2.ed. Bruxelas:European Union, 2025. Disponível em: https://research-and-innovation.ec.europa.eu/document/2b6cf7e5-36ac-41cb-aab5-0d32050143dc_en. Acesso em: 4 mar. 2026

FLORIDI, Luciano. Ética da Inteligência Artificial: princípios, desafios e oportunidades. Curitiba: PUCPRESS, 2024.

GIRAY, Louie. Hidden prompts in manuscripts threaten the integrity of peer review and research: recommendations for journals and institutions. Annals of Biomedical Engineering, v. 53, p. 2385–2388, ago. 2025. DOI: https://doi.org/10.1007/s10439-025-03827-7. Disponível em: https://link.springer.com/article/10.1007/s10439-025-03827-7. Acesso em: 4 mar. 2026.

KUSUMEGI, Kiego et al. Scientific production in the era of large language models. Science, v. 390 n. 6779, p. 1240–1243, dez. 2025. DOI: https://doi.org/10.1126/science.adw3000. Disponível em: https://www.science.org/doi/10.1126/science.adw3000. Acesso em: 4 mar. 2036.

LIMA, Karolayne Costa Rodrigues de; SUNYE, Marcos Sfair. Proposta de automação da curadoria de metadados com machine learning. In: ARAÚJO, Paula Carina de; LIMA, Karolayne Costa Rodrigues de (orgs.). Práticas de ciência aberta. Brasília, DF: Editora Ibict, 2025. Cap. 5, p. 96–117. DOI: https://doi.org/10.22477/9788570131966.cap5. Disponível em: https://omp-editora.prd.ibict.br/index.php/edibict/catalog/view/353/488/2563. Acesso em: 4 mar. 2026.

LIMA, Karolayne Costa Rodrigues de; SUNYE, Marcos Sfair. Proposta de automação da curadoria de metadados com machine learning. In: ARAÚJO, Paula Carina de; LIMA, Karolayne Costa Rodrigues de (org.). Práticas de Ciência Aberta. Brasília, DF: Editora Ibict, 2025. Cap. 5, p. 96-117. DOI: https://doi.org/10.22477/9788570131966.cap5. Disponível em: https://omp-editora.prd.ibict.br/index.php/edibict/catalog/view/353/488/2563. Acesso em: 18 fev. 2026.

LIN, Zhicheng. Hidden prompts in manuscripts exploit AI-assisted peer review. arXiv, 8 jul. 2025. [arXiv:2507.06185]. Preprint. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.06185. Disponível em: https://arxiv.org/abs/2507.06185. Acesso em: 4 mar. 2026.

LU, Mingfan. AI in peer review: tool or threat to editorial integrity? Trends in Scholarly Publishing, v. 4, n. 1, p. 49–53, 2025. DOI: https://doi.org/10.21124/tsp.2025.49.53. Disponível em: https://tsp.scione.com/cms/abstract.php?id=128. Acesso em: 4 mar. 2026.

MAGRANI, Eduardo. A internet das coisas. Rio de Janeiro: FGV Editora, 2018.

MAKIEV, Konstantinos G. et al. A study on distinguishing chatgpt-generated and human-written orthopaedic abstracts by reviewers: decoding the discrepancies. Cureus, v. 15, n. 1, nov. 2023. DOI: https://doi.org/10.7759/cureus.49166. Disponível em: https://www.cureus.com/articles/204923-a-study-on-distinguishing-chatgpt-generated-and-human-written-orthopaedic-abstracts-by-reviewers-decoding-the-discrepancies#!/. Acesso em: 4 mar. 2026.

NATURE PORTFOLIO. Editorial policies. Nature, [2026?]. Disponível em: https://www.nature.com/nature-portfolio/editorial-policies. Acesso em: 4 mar. 2026.

NUIJTEN, Michèle B.; POLANIN, Joshua R. “statcheck”: automatically detect statistical reporting inconsistencies to increase reproducibility of meta-analyses. Research Synthesis Methods, v. 11, n. 5, p. 574–579, 2020. DOI: https://doi.org/10.1002/jrsm.1408. Disponível em: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/jrsm.1408. Acesso em: 4 mar. 2026.

PEIXOTO, Adriano de Lemos Alves et al. Guia para uso ético e responsável da Inteligência Artificial Generativa na Universidade Federal da Bahia. Salvador: UFBA, 2025. Disponível em: https://ufba.br/sites/portal.ufba.br/files/guia_para_uso_etico_e_responsavel_da_inteligencia_artificial_generativa_na_universidade_federal_da_bahia.pdf. Acesso em: 4 mar. 2026.

RAO, Vishisht Srihari et al. Detecting LLM-generated peer reviews. Plos One, 22 set. 2025. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0331871. Disponível em: https://journals.plos.org/plosone/article/metrics?id=10.1371/journal.pone.033187. Acesso em: 19 fev. 2025.

RELX. Princípios da inteligência artificial responsável na RELX. [S. l.]: RELX, 2024. Disponível em: https://www.relx.com/~/media/Files/R/RELX-Group/documents/responsibility/download-center/relx-responsible-ai-principles-pt.pdf. Acesso em: 13 mar. 2026.

SÁ, Antônio Lopes de. Ética Profissional. 10. ed. São Paulo: Atlas, 2024.

SALES, Luana Farias; COSTA, Michelli; SHINTAKU, Milton. Ciência Aberta, gestão de dados de pesquisa e novas possibilidades para a editoração científica. In: SHINTAKU, Milton; SALES, Luana; COSTA, Michelli (org.). Tópicos sobre dados abertos para editores científicos. Botucatu, SP: ABEC, 2020. DOI: 10.21452/978-85-93910-04-3. Cap. 1, p. 13-21. Disponível em: https://seer.ufrgs.br/wp/wp-content/uploads/2020/06/Topicos_dados_abertos_editores_cientificos.pdf. Acesso em 4 mar. 2026.

SALES, Luana; SHINTAKU, Milton. Ciência Aberta e a necessidade de novos modelos de publicação. In: SHINTAKU, Milton; SALES, Luana (org.). Ciência aberta para editores científicos. Botucatu, SP: ABEC, 2019. p. 11-14. DOI: 10.21452/978-85-93910-02-9. Disponível em: https://ridi.ibict.br/bitstream/123456789/1071/1/Ciencia_aberta_editores_cientificos_Ebook.pdf. Acesso em: 3 mar. 2026.

SAMPAIO, Rafael Cardoso; SABBATINI, Marcelo; LIMONGI, Ricardo. Diretrizes para o uso ético e responsável da inteligência artificial generativa: um guia prático para pesquisadores. São Paulo: Sociedade Brasileira de Estudos Interdisciplinares da Comunicação, 2024. Disponível em: https://prpg.unicamp.br/wp-content/uploads/sites/10/2025/01/livro-diretrizes-ia-1.pdf. Acesso em: 20 fev. 2026.

SANCHEZ VÁZQUES, Adolfo. Ética. 41. ed. Rio de Janeiro: Civilização Brasileira, 2024.

SCHMIDT, Carlo; MAINARDES, Jefferson; VIEIRA, Alboni Dudeque Pianovski. Editoração de periódicos científicos em educação: tópicos contemporâneos. Revista Diálogo Educacional, v. 24, n. 82, 2024. DOI: 10.7213/1981-416X.24.082.AP01. Disponível em: https://periodicos.pucpr.br/dialogoeducacional/article/view/32093. Acesso em: 3 mar. 2026.

SILVA, Fabiano Couto Corrêa da. Integridade Científica na era da IA e os desafios da transparência: fraudes, manipulação e os novos desafios da transparência. Blog SciELO em Perspectiva, 10 dez. 2025c. Disponível em: https://blog.scielo.org/blog/2025/12/10/integridade-cientifica-na-era-da-ia-e-os-desafios-da-transparencia-fraudes-manipulacao-e-os-novos-desafios-da-transparencia/. Acesso em: 4 mar. 2026.

SILVA, Gisele S.; KHERA, Rohan; SCHWAMM, Lee H. Reviewer experience detecting and judging human versus artificial intelligence content: the stroke journal essay contest. Stroke, v. 55, n. 10, p. 2573–2578, set. 2024. DOI: https://doi.org/10.1161/STROKEAHA.124.045012. Disponível em: https://www.ahajournals.org/doi/10.1161/STROKEAHA.124.045012. Acesso em: 4 mar. 2026.

SILVA, Júlio César Martins Cardoso et al. AI-assisted tools for scientific review writing: opportunities and cautions. ACS Applied Materials & Interfaces, v. 17, n. 34, p. 47795–47805, ago. 2025. DOI: https://doi.org/10.1021/acsami.5c08837. Disponível em: https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsami.5c08837. Acesso em: 4 mar. 2026.

SILVA, Luciana Mara; DORNELLES, Dayane (org.). Guia para uso ético da inteligência artificial generativa. Florianópolis: Udesc, 2025. Disponível em: https://www.udesc.br/arquivos/udesc/documentos/Guia_IA_17607147749128_4769.pdf. Acesso em: 4 mar. 2026.

SOUSA, Fabiana Rodrigues de; MASCIA, Márcia Aparecida Amador; CARRASQUEIRA, Karina. Ética e integridade acadêmica: desafios e possibilidades do uso de Inteligência Artificial no processo de editoração científica. Práxis Educativa, v. 20, p. 1–13, 2025. DOI: https://doi.org/10.5212/PraxEduc.v.20.25513.083. Disponível em: https://revistas.uepg.br/index.php/praxiseducativa/article/view/25513. Acesso em: 3 mar. 2026.

SOUSA, Rosilene Paiva Marinho de; DIAS, Guilherme Ataíde. A informação e a proteção da propriedade intelectual. João Pessoa: Editora da UFPB, 2017.

SOUSA, Rosilene Paiva Marinho de; VIDOTTI, Silvana Aparecida Borsetti Gregorio; SHINTAKU, Milton. Guia de boas práticas de privacidade e proteção de dados pessoais. Brasília, DF: Ibict, 2026. DOI: https://doi.org/10.22477/9788570132284. Disponível em: https://omp-editora.prd.ibict.br/index.php/edibict/catalog/book/381. Acesso em: 3 mar. 2026.

STM ASSOCIATION. Generative AI in scholarly communications: ethical and practical guidelines for the use of generative AI in the publication process. Oxford: STM, 2023. Disponível em: https://stm-assoc.org/document/stm-generative-ai-paper-2023/. Acesso em: 4 mar. 2026.

SUGIYAMA, Shogo; EGUCHI, Ryosuke. Positive review only: researchers hide AI prompts in papers. Nikkei Asia, 1 jul. 2025. Disponível em: https://asia.nikkei.com/Business/Technology/Artificial-intelligence/Positive-review-only-Researchers-hide-AI-prompts-in-papers. Acesso em: 4 mar. 2026.

TORRIELLI, Federico et al. How to get your paper accepted by an AI reviewer: indirect prompt injection in peer review. Research Square, 5 jan. 2026. DOI: https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-8432945/v1. Disponível em: https://www.researchsquare.com/article/rs-8432945/v1. Acesso em: 4 mar. 2026.

UGOALA, Emeka. Ethical considerations and challenges posed by the use of Artificial Intelligence in scholarly publishing. Trends in Scholarly Publishing, v. 4, n. 1, p. 29–37, 2025. DOI: https://doi.org/10.21124/tsp.2025.29.37. Disponível em: https://tsp.scione.com/cms/abstract.php?id=123. Acesso em: 3 mar. 2026.

UNESCO. Guia para a IA generativa na educação e na pesquisa. Paris: UNESCO, 2024. DOI: https://doi.org/10.54675/EWZM9535. Disponível em: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000386693. Acesso em: 19 fev. 2024.

UNESCO. Recomendação da Unesco sobre Ciência Aberta. Paris: Unesco: Representação da Unesco no Brasil, 2022. DOI: https://doi.org/10.54677/XFFX3334. Disponível em: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000379949_por. Acesso em: 15 fev. 2026.

UNESCO. Recommendation on the ethics of Artificial Intelligence. Paris: Unesco, 2021. Disponível em: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000380455. Acesso em: 20 fev. 2026.

UNITED STATES. NOTHERN DISTRICT OF CALIFORNIA. Case No. C 24-05417 WHA. Plaintiffs for the LibGen & PiLiMI Pirated Books Class vs. Anthropic PBC. Juíz: William Alsup, 17 de julho de 2025. Disponível em: https://ioda.org.br/wp-content/uploads/2025/07/Jurisprudencia-ANTHROPIC-COPYRIGHT.pdf. Acesso em: 3 mar. 2026.

Downloads

Publicado

03/10/2026

Edição

v. 2 (2026)

Seção

Livros

Licença

Direitos autorais (c) 2026 Bernardo Dionízio Vechi, Milton Shintaku, Maria Aniolly Queiroz Maia, Rosilene Paiva Marinho de Sousa

Creative Commons License

Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Você tem o direito de:

  1. Compartilhar — copiar e redistribuir o material em qualquer suporte ou formato para qualquer fim, mesmo que comercial.
  2. Adaptar — remixar, transformar, e criar a partir do material para qualquer fim, mesmo que comercial.
  3. O licenciante não pode revogar estes direitos desde que você respeite os termos da licença.

De acordo com os termos seguintes:

  1. Atribuição — Você deve dar o crédito apropriado , prover um link para a licença e indicar se mudanças foram feitas . Você deve fazê-lo em qualquer circunstância razoável, mas de nenhuma maneira que sugira que o licenciante apoia você ou o seu uso.
  2. Sem restrições adicionais — Você não pode aplicar termos jurídicos ou medidas de caráter tecnológico que restrinjam legalmente outros de fazerem algo que a licença permita.

Avisos:

Você não tem de cumprir com os termos da licença relativamente a elementos do material que estejam no domínio público ou cuja utilização seja permitida por uma exceção ou limitação que seja aplicável.

Não são dadas quaisquer garantias. A licença pode não lhe dar todas as autorizações necessárias para o uso pretendido. Por exemplo, outros direitos, tais como direitos de imagem, de privacidade ou direitos morais , podem limitar o uso do material.

Como Citar

Inteligência Artificial na editoração científica em Ciência Aberta: riscos, integridade científica e governança editorial. Revista de Demonstração, Brasília, v. 2, 2026. DOI: 10.1234/che5j313. Disponível em: https://treinamento-ojs.ibict.br/index.php/RevDemo/article/view/175. Acesso em: 28 out. 2026.

Artigos Semelhantes

11-20 de 21

Você também pode iniciar uma pesquisa avançada por similaridade para este artigo.

Artigos mais lidos pelo mesmo(s) autor(es)

1 2 > >>