Raquel Freitag

[📢 PRAZO PRORROGADO!]

Seja um Embaixador da RBR!

Se você deseja fomentar a ciência aberta e a reprodutibilidade em sua comunidade, esta é a sua chance!

Link para inscrição: lnkd.in/dgqGmAS8

#CiênciaAberta #pesquisadores #cienciabrasileira
#reprodutibilidade

Saliência fônica - Por RAQUEL MEISTER KO FREITAG: O projeto ‘Competências básicas do português’ foi a primeira pesquisa linguística no Brasil a fazer uso do computador no processamento de dados linguísticos

🚀✨ 1977: Entre galáxias distantes e a Sociolinguística brasileira ✨🚀

Star Wars e Competências Básicas do Português, à primeira vista tão distintos, compartilham mais do que a coincidência cronológica.
📖 Leia o texto completo em A Terra é Redonda → aterraeredonda.com.br/saliencia-fo...

Como sociolinguista, atuo para uma IA democrática e inclusiva, com a ampliação de amostras linguísticas para dados estruturados de treino de máquina: quanto mais diversidade de dados linguísticos para treinar os LLM, mais fidedignos seus resultados ficam para a sensibilidade humana

A pergunta agora é: como educar em tempos de IA?

- Como garantir a formação crítica de estudantes em meio à automatização da escrita?

- Como lidar com modelos que performam estilos de modo indetectável?

- Como adaptar práticas pedagógicas sem abrir mão da profundidade e da ética?

IA: dá para identificar texto gerado por inteligência artificial? - BBC News Brasil Evolução dos modelos, inclusive em língua portuguesa, e a facilidade de refinar os resultados iniciais, tornam praticamente impossível saber o que foi gerado por humanos ou robôs.

Em reportagem da BBC Brasil, compartilho minhas reflexões como educadora sobre os desafios e dilemas do uso da inteligência artificial no ensino superior. Não se trata mais de decidir se vamos usar IA em sala de aula - ela já está entre nós
www.bbc.com/portuguese/a...

A segunda chamada do Programa de Embaixadores está aberta! ✨

Se você se interessa por reprodutibilidade e ciência aberta, independente da sua formação ou área de atuação, este programa é para você! Todos são bem-vindos na nossa rede.

Mais informações: www.reprodutibilidade.org/blog.

Don't forget!!! Abstracts for NWAV53 are due June 15.

There will NOT be an abstract deadline extension; this is in an effort to bring NWAV in line with other large linguistics conferences and we aim to continue it in NWAV 54 and beyond.

Get your abstract in today! nwav53.ling.lsa.umich.edu

Join us for New Ways of Analyz(s)ing Variation 53: Sociolinguistics, Conflict, Justice, and Peace at University of Michigan-Ann Arbor, Nov 6-8, 2025.

Abstracts due June 15.

nwav53.ling.lsa.umich.edu

Brazilian Reproducibility Network | LinkedIn Brazilian Reproducibility Network | Iniciativa de promoção de práticas de pesquisa transparentes e confiáveis na comunidade científica brasileira. | Reconhecemos a necessidade de avaliar e aprimorar p...

Olá pessoal! Agora temos nossa própria página no LinkedIn! Nos segue lá! www.linkedin.com/company/rede... !

Performance in a dialectal profiling task of LLMs for varieties of Brazilian Portuguese Different of biases are reproduced in LLM-generated responses, including dialectal biases. A study based on prompt engineering was carried out to uncover how LLMs discriminate varieties of Brazilian P...

Discriminação linguística em português: arxiv.org/abs/2410.10991

Línguas & Biomas no Repositório Institucional da UFS, com acesso aberto e gratuito.
Um ótimo recurso para aulas de Geografia e Língua Portuguesa na educação básica – e uma inspiração para refletirmos sobre nossa riqueza linguística e nosso impacto na diversidade.
ri.ufs.br/handle/riufs...

Frontiers | Factors influencing trust in algorithmic decision-making: an indirect scenario-based experiment

Nosso objetivo? Compreender os principais determinantes da confiança em decisões algorítmicas e contribuir para o desenvolvimento de sistemas mais transparentes e confiáveis. www.frontiersin.org/journals/art...

Em um estudo experimental de um grande time de pesquisadores de diferente países, nosso estudo experimental analisa fatores que podem impactar essa confiança, incluindo Letramento estatístico, Explicabilidade dos algoritmos, Níveis de participação de usuários e Fatores demográficos.

Esses sistemas são chamados de “algoritmos de caixa preta” e são, em geral, considerados menos confiáveis do que modelos transparentes.
O que influencia a confiança nas decisões algorítmicas?

No entanto, esse entendimento também depende da transparência dos modelos.
Muitos dos algoritmos atualmente utilizam redes neurais multicamadas com uma lógica interna tão complexa que nem mesmo especialistas conseguem interpretá-los completamente.

3. Decisões da IA influenciam a criação de novos dados e a interação humana com a tecnologia
4. Transparência e explicabilidade de algoritmos afetam diretamente a confiança
Dada a natureza estatística dos algoritmos, letramento estatístico é essencial para compreender capacidades e limitações

Essa dinâmica pode ser compreendida por quatro aspectos fundamentais:
1. Os dados sempre estão conectados a processos e eventos humanos e são a matéria-prima dos algoritmos.
2. Os algoritmos são os motores que impulsionam os sistemas de IA.

Frontiers | Factors influencing trust in algorithmic decision-making: an indirect scenario-based experiment

Você confia em decisões tomadas por algoritmos?
A confiança nas decisões algorítmicas está diretamente ligada à relação entre dados, algoritmos e IA. Os dados fornecem as informações que alimentam os algoritmos, que, por sua vez, são a base dos sistemas de IA. www.frontiersin.org/journals/art...

It is officially safe to block your calendars, sociolinguistics peeps: NWAV 53: Sociolinguistics, Conflict, Justice, and Peace will be held at the University of Michigan, Ann Arbor, Nov 6-8, 2025.

CFP to follow in February.

Seria muito salutar que a gestão do CNPq visibilizasse e endossasse o que está sendo recomendado como diretriz de avaliação, e não ir na contramão.

Vai ter ciência aberta, sim!

A própria chamada reconhece o papel das práticas de ciência aberta, que incentiva a diversidade de métricas e critérios de avaliação, reconhecendo que diferentes áreas têm modos e ritmos distintos de produção acadêmica.

As mesmas orientações valem para o Qualis. Quando adotado, não deve ser a única métrica, devendo ser combinado com outras. Considerando que os critérios adotados terão validade por três anos, é preciso certa flexibilidade para dar conta das mudanças em curso nessas plataformas e no mercado editorial

Com a iniciativa Ciência Aberta, muitas plataformas poderão perder relevância e outras podem aparecer. Além disso, em se tratando de critérios para chamadas públicas, seria inadequado referência a uma única plataforma, uma vez que há distintas plataformas competindo entre si no mercado editorial.

"Diferentes comitês propõem diferentes critérios, e esses devem ser respeitados, pois refletem a diversidade de regimes de produção acadêmica entre as distintas disciplinas. Contudo, não devemos aceitar referências a uma única plataforma de avaliação dos índices.

Mais do que a opinião subjetiva de gestores, precisamos dar visibilidade aos consensos da agência, como o que aparece no anexo dos critérios específicos de área da Chamada CNPq 18/2024 Bolsas de Produtividade do CNPq:

Com isso, podemos ver o tamanho das práticas de ciência aberta e pensar em tomadas de decisão menos subjetivas e mais alinhadas com o que pensa a comunidade.

Um texto de opinião publicado no domínio institucional do CNPq taxa de "paixão" ciência aberta. Não, não é paixão, é necessidade.

Antes de uma posição tão subjetiva, precisamos de dados: que tal modificar o campo de "artigos aceitos para publicação" para incluir preprints?

Nice!!! We will tried it. We done one in papercraft: www.researchgate.net/profile/Raqu...

Os resultados mostram que estudos linguísticos descritivos são essenciais para treinar modelos que lidem melhor com a linguagem humana.
Ainda precisamos (e sempre vamos precisar) de linguistas para modelar a IA!
Confira o artigo na Texto Livre:
periodicos.ufmg.br/index.php/te...

O desempenho foi limitado:
➡️ Acurácia máxima de 49,58%.
➡️ Explicações frequentemente inconsistentes.
Mesmo com arquiteturas avançadas, ChatGPT e Gemini ainda enfrentam desafios significativos ao lidar com ambiguidades.
⚠️Por que isso importa?