Estratégia para Artigos Acadêmicos

Estrategista de Artigos Acadêmicos

Visão Geral

Esta habilidade fornece um framework sistemático para planejamento estratégico de artigos acadêmicos em filosofia e pesquisa interdisciplinar. Ela o guia através de três fases—da seleção da plataforma ao esboço otimizado—com busca de literatura orientada por IA, identificação de lacunas de pesquisa, avaliação de originalidade e design de esboço com controle de qualidade.

Saída: Um esboço detalhado de artigo, pronto para revisão, com documentação de apoio (guia de estilo da plataforma, revisão de literatura, análise de lacunas, avaliação do revisor).

Habilidade Complementar: Use compositor-de-artigos-acadêmicos para executar o esboço e escrever o artigo completo.

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Quando Usar Esta Habilidade

Use estrategista-de-artigos-acadêmicos quando precisar:

Estágio de Planejamento:

• Projetar um artigo de pesquisa da ideia inicial ao esboço estruturado
• Identificar uma plataforma de publicação adequada (PhilArchive, arXiv, etc.)
• Entender os padrões de escrita para uma plataforma de preprint específica

Estágio de Pesquisa:

• Conduzir busca sistemática de literatura
• Identificar lacunas de pesquisa com evidências
• Avaliar a originalidade da sua ideia de pesquisa
• Prever o impacto potencial

Estágio de Design:

• Estruturar capítulos e argumentos do artigo
• Otimizar o esboço da perspectiva do revisor
• Preparar uma estratégia pronta para submissão

Gatilhos:

• "Planeje um artigo sobre [tópico]"
• "Ajude-me a projetar um artigo sobre [assunto]"
• "Identifique lacunas de pesquisa em [campo]"
• "Esta ideia é original?"
• "Para qual plataforma devo submeter?"

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Visão Geral do Fluxo de Trabalho

Fase 1: ANÁLISE DA PLATAFORMA (Seleção do Alvo + Aprendizado de Estilo)
    ↓
Fase 2: ESTRUTURA TEÓRICA (Identificação de Lacunas com IA)
    ↓
Fase 3: OTIMIZAÇÃO DO ESBOÇO (Design com Controle de Qualidade)
    ↓
Saída: Esboço Detalhado + Documentação de Apoio

Portões de Qualidade: 3 pontos de verificação de validação garantem que cada fase atenda aos padrões antes de prosseguir.

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Fase 1: Análise da Plataforma

Objetivo

Identificar a plataforma de submissão ideal e entender seus padrões de escrita através de análise sistemática de artigos de exemplo.

Entrada Necessária do Usuário

• Ideia central de pesquisa ou tópico (breve descrição)
• Plataforma alvo (opcional - se não estiver claro, eu recomendarei)
• Campo/disciplina (filosofia, ciência cognitiva, interdisciplinar, etc.)

Fluxo de Trabalho

Etapa 1.1: Seleção da Plataforma (Se Necessário)

Se a plataforma alvo não estiver clara, eu:

1. Listarei plataformas candidatas com base no conteúdo da pesquisa:

   • PhilArchive/PhilPapers: Artigos de filosofia, fenomenologia, metafísica
   • arXiv (cs.AI, q-bio.NC): Computacional, neurociência, relacionado a IA
   • PhilSci-Archive: Filosofia da ciência, métodos formais
   • PsyArXiv: Psicologia, ciência cognitiva
   • SocArXiv: Ciências sociais, interdisciplinar

2. Avaliarei cada plataforma:

   • Alinhamento da área temática (seu tópico se encaixa?)
   • Compatibilidade metodológica (filosófico/empírico/computacional)
   • Critérios de aceitação
   • Cronograma típico de revisão

3. Fornecerei uma recomendação com justificativa

4. Ponto de Decisão 1: Você confirma a plataforma ou sugere uma alternativa

Etapa 1.2: Busca de Artigos de Exemplo (Orientada por IA, com Controle de Qualidade)

Realizarei uma busca multidimensional por 8 a 10 artigos representativos:

Estratégia de Busca (carregue references/search_strategy.md para detalhes):

Dimensão Temporal:

• Recentes (últimos 6 meses): 3 artigos - capturar tendências atuais
• Atuais (1-2 anos): 3 artigos - padrões estabelecidos
• Clássicos (altamente citados): 2 artigos - referências de qualidade

Dimensão de Relevância:

• Usar combinações de palavras-chave do seu tópico
• Pontuar cada artigo de 0 a 10 por relevância
• Manter apenas artigos com pontuação ≥7/10

Dimensão de Diversidade:

• Múltiplos autores (≥5 únicos)
• Diferentes perspectivas de pesquisa
• Comprimentos variados de artigo

Ferramentas Utilizadas:

• Exa MCP (busca semântica)
• Tavily MCP (busca na web)
• Busca específica da plataforma (PhilPapers, arXiv)

Validação de Qualidade: Após a busca, executarei scripts/evaluate_samples.py para gerar relatório de avaliação:

python scripts/evaluate_samples.py

Isso produz:

• Métricas de qualidade da amostra
• Verificação de distribuição temporal
• Estatísticas de relevância
• Avaliação de diversidade
• Recomendação de Aprovado/Reprovado

Portão de Qualidade 1 (Deve Passar):

• ✓ Artigos de exemplo ≥8
• ✓ Distribuição temporal balanceada
• ✓ Relevância média ≥8/10
• ✓ Autores únicos ≥5

Se Reprovado: Repetir a busca com critérios ajustados

Etapa 1.3: Extração de Padrões de Escrita

Dos 8 a 10 artigos de exemplo, extrairei:

Padrões Estruturais:

• Estrutura do resumo (Problema→Método→Resultados→Contribuição?)
• Organização dos capítulos (quantas seções? fluxo típico?)
• Proporções médias (Introdução 15%, Corpo 70%, Conclusão 15%?)

Padrões de Estilo:

• Uso de primeira pessoa vs. voz passiva
• Como os argumentos são estruturados
• Densidade e formato das citações
• Uso de terminologia técnica

Especificações de Formato:

• Faixa típica de contagem de palavras
• Faixa de contagem de referências
• Convenções de títulos de seções

Saída: [Plataforma]_Guia_de_Padrões_de_Escrita.md

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Fase 2: Estrutura Teórica

Objetivo

Busca sistemática de literatura orientada por IA, identificação de lacunas de pesquisa e avaliação de originalidade.

Entrada Necessária do Usuário

• Pergunta de pesquisa/tese central (seu argumento principal)
• Contexto de fundo (por que você está interessado nisso)
• Opcional: Quaisquer artigos que você já conhece

Fluxo de Trabalho

Etapa 2.1: Busca de Literatura (Orientada por IA, Totalmente Automatizada)

Importante: Esta fase é orientada por IA. Você fornece sua ideia; eu conduzo uma busca abrangente de literatura e análise de lacunas.

Estratégia de Busca em Múltiplas Rodadas:

Rodada 1: Busca Direta (Literatura Primária)

1. Extrair conceitos centrais da sua ideia (3-5 conceitos)
2. Gerar combinações de palavras-chave (10-15 combinações)
   • Conceito + conceito
   • Conceito + método
   • Incluir sinônimos e variantes disciplinares
3. Pesquisar cada combinação usando Exa/Tavily
4. Coletar 30-50 artigos candidatos
5. Filtro de qualidade: Manter os 20 principais artigos (relevância ≥7/10)

Rodada 2: Busca Expandida (Campos Adjacentes)

1. Extrair novas palavras-chave dos artigos da Rodada 1
2. Pesquisar disciplinas adjacentes:
   • Filosofia → ciência cognitiva
   • Neurociência → filosofia da mente
   • IA → estudos da consciência
3. Coletar 10-20 artigos de ponte

Rodada 3: Literatura Clássica (Obras Fundamentais)

1. Identificar artigos altamente citados (>100 citações)
2. Rastrear citações dos artigos das Rodadas 1-2
3. Coletar 5-10 artigos fundamentais

Base de Literatura Total: 35-50 artigos

Carregar Referência: references/search_strategy.md para metodologia detalhada

Etapa 2.2: Identificação de Lacunas de Pesquisa (Análise de IA)

Usando a literatura coletada, identificarei automaticamente de 3 a 5 lacunas de pesquisa:

Métodos de Identificação de Lacunas:

1. Mapeamento de Conceitos:

   • Plotar artigos na matriz Conceito × Método
   • Identificar espaços em branco (combinações inexploradas)

2. Análise Problema-Solução:

   • Que problemas a literatura aborda?
   • Que limitações os autores reconhecem?
   • Que perguntas permanecem sem resposta?

3. Análise Temporal:

   • O que foi estudado, mas abandonado?
   • O que surgiu recentemente, mas permanece inexplorado?

Tipos de Lacunas:

• Lacunas completas: Nenhuma pesquisa existente
• Lacunas parciais: Apenas trabalho preliminar, precisa de desenvolvimento
• Lacunas de controvérsia: Teorias concorrentes, sem resolução

Para Cada Lacuna, Documento:

• Definição clara (50-100 palavras)
• Evidência (3-5 citações mostrando que a lacuna existe)
• Avaliação de significância (Alta/Média/Baixa)
• Avaliação de viabilidade (Você pode abordá-la?)

Validação: Executar scripts/gap_analysis.py para garantir qualidade:

python scripts/gap_analysis.py

Isso valida:

• Cada lacuna tem ≥3 peças de evidência
• Definições são específicas e claras
• Significância é justificada

Portão de Qualidade 2 (Deve Passar):

• ✓ Base de literatura ≥20 artigos
• ✓ Lacunas identificadas ≥3
• ✓ Cada lacuna tem ≥3 citações de evidência
• ✓ Pelo menos 1 lacuna de alta significância

Se Reprovado: Continuar a busca ou mudar a direção da pesquisa

Saída: Relatório_de_Revisão_de_Literatura.md + Análise_de_Lacunas_de_Pesquisa.md

Etapa 2.3: Avaliação de Originalidade (Análise de IA)

Avaliarei automaticamente a originalidade da sua ideia:

Passo 1: Análise de Similaridade

• Comparar sua ideia com os 15 artigos mais semelhantes
• Criar matriz de similaridade (sobreposição de tópico/método/conclusão)
• Calcular porcentagem geral de similaridade

Interpretação:

• 80%: Alta similaridade, precisa de reposicionamento

• 50-80%: Moderada, enfatizar diferenças
• <50%: Boa originalidade, prosseguir

Passo 2: Classificação de Inovação

Identificar quais tipos de inovação se aplicam (precisa de ≥2):

1. Metodológica: Nova abordagem para problema conhecido
2. Teórica: Novo framework ou modelo
3. Aplicação: Teoria existente para novo domínio
4. Integrativa: Sintetizando literaturas separadas

Passo 3: Previsão de Impacto (escala de 1 a 10)

Critérios de Pontuação:

• Importância da Lacuna (5 pontos): Problema central vs. periférico?
• Generalizabilidade (3 pontos): Amplamente aplicável?
• Poder Explicativo (2 pontos): Resolve enigmas existentes?

Alvo: ≥7/10 para bom potencial de impacto

Saída: Relatório_de_Avaliação_de_Originalidade.md (análise de similaridade + tipos de inovação + previsão de impacto + justificativa de 300 palavras)

Etapa 2.4: Discussão de Conceitos Centrais (Interativa)

Ponto de Decisão 2: Com base na análise da literatura, eu:

1. Propor 3-5 conceitos centrais a serem enfatizados
2. Explicar a justificativa (com base na análise de lacunas + frequência na literatura)
3. Pedir seu feedback: Concorda? Ajusta? Adiciona?

Isso garante que o artigo foque nos conceitos certos para maximizar a contribuição.

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Fase 3: Otimização do Esboço

Objetivo

Projetar um esboço estruturado, pronto para revisão, otimizado da perspectiva de um revisor.

Entrada

• Análise de literatura da Fase 2
• Conceitos centrais (confirmados na Etapa 2.4)
• Padrões da plataforma da Fase 1

Fluxo de Trabalho

Etapa 3.1: Design da Estrutura Inicial

Com base nos padrões da plataforma, eu:

1. Projetarei a estrutura de capítulos:

   • Resumo
   • Introdução (com subseções)
   • Corpo principal (3-5 capítulos, cada um com subseções)
   • Conclusão

2. Alocarei contagens de palavras:

   • Introdução: 15-20% do total
   • Corpo principal: 60-70% do total
   • Conclusão: 10-15% do total

3. Determinarei o fluxo do argumento:

   • Progressão lógica das ideias
   • Onde introduzir conceitos
   • Onde abordar objeções

Saída: Rascunho_Inicial_do_Esboço.md

Etapa 3.2: Autoavaliação da Perspectiva do Revisor

Avaliarei o esboço como se fosse um revisor da plataforma, usando 7 dimensões (carregue references/quality_standards.md para critérios):

Avaliação de 7 Dimensões (5 pontos cada, 35 no total):

1. Clareza do Argumento (1-5)

   • A tese é clara?
   • Os argumentos de apoio são identificáveis?

2. Completude do Argumento (1-5)

   • Existem lacunas ou saltos lógicos?
   • Todas as premissas são justificadas?

3. Apoio da Literatura (1-5)

   • Contagem de citações esperada (40+ para filosofia)
   • Obras-chave cobertas?

4. Clareza Metodológica (1-5)

   • Abordagem explícita (argumento filosófico/fenomenológico/etc.)?
   • Método justificado?

5. Expressão da Originalidade (1-5)

   • Contribuição clara?
   • Diferenciada do trabalho existente?

6. Organização (1-5)

   • Fluxo lógico?
   • Proporções balanceadas?

7. Adequação à Plataforma (1-5)

   • Corresponde ao estilo da plataforma?
   • Atende aos requisitos de formato?

Pontuação:

• Total: X/35
• Limite de aprovação: ≥28/35 (80%)

Requisito: Deve identificar pelo menos 3-5 problemas específicos com sugestões concretas de melhoria.

Saída: Relatório_de_Avaliação_do_Revisor.md

Etapa 3.3: Recomendações de Otimização (Baseadas em Dados)

Para cada dimensão com pontuação <4/5, fornecerei:

Descrição do Problema:

• Qual problema específico existe?

Gravidade (Alta/Média/Baixa):

• Alta: Afeta a aceitabilidade do artigo
• Média: Afeta a qualidade do artigo
• Baixa: Melhoria menor

Solução Concreta:

• Correção específica e acionável
• Exemplo de como implementar

Melhoria Esperada:

• Quanto isso aumentará a pontuação?

Priorização:

1. Todos os problemas de alta gravidade primeiro
2. Depois, os de gravidade média
3. Por último, os de baixa gravidade (opcional)

Ponto de Decisão 3: Apresento recomendações; você decide:

• Aceitar (implementar todas)
• Seletivo (escolher quais implementar)
• Modificar (ajustar recomendações)

Etapa 3.4: Geração do Esboço Final

Após implementar as otimizações aprovadas, produzo:

Estrutura Detalhada do Esboço:

# [Título do Artigo]

## Resumo (250 palavras)
- [Pontos-chave a cobrir]

## 1. Introdução (1.500 palavras)
### 1.1 O Enigma (400 palavras)
- [Orientação específica de conteúdo]
### 1.2 Abordagens Existentes (600 palavras)
- [Teorias específicas a discutir]
### 1.3 Contribuição deste Artigo (500 palavras)
- [Afirmações específicas a fazer]

## 2. [Capítulo Principal] (1.200 palavras)
### 2.1 [Seção] (400 palavras)
- [Estrutura do argumento]
- [Citações-chave]
...

[Estrutura completa até títulos de 3º nível]

## Referências
- [Fonte esperada 40-60]

Portão de Qualidade 3 (Deve Passar):

• ✓ Pontuação do revisor ≥28/35 (80%)
• ✓ Todos os problemas de alta gravidade resolvidos