Integridade científica - análise de fraudes em imagens de artigos científicos
Recentemente, com a quantidade de artigos científicos publicados sendo cada vez maior, o número de casos de má conduta na comunidade científica está crescendo, consumindo investimentos, desgastando profissionais em pesquisas irreprodutíveis e lesando uma das poucas fontes fidedignas de informação na...
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| Format: | Online |
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| Published: |
Universidade Estadual de Campinas
2019
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| Online Access: | https://econtents.sbu.unicamp.br/eventos/index.php/pibic/article/view/2789 |
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| author | Cardenuto, Joao Rocha, Anderson |
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| description | Recentemente, com a quantidade de artigos científicos publicados sendo cada vez maior, o número de casos de má conduta na comunidade científica está crescendo, consumindo investimentos, desgastando profissionais em pesquisas irreprodutíveis e lesando uma das poucas fontes fidedignas de informação na era da pós-verdade, a ciência. Motivado a protegê-la, esse trabalho visa auxiliar a comunidade científica, verificando a integridade de artigos, pela automatização de processos forenses em suas imagens, através de métodos de inteligência artificial e visão computacional. Em seu fluxo de automatização, propomos um processo que se inicia com um artigo digital em formato PDF (padrão na literatura), seguido da identificação e segmentação de imagens passíveis de má conduta e, por fim, na identificação de possíveis atos desonestos em suas imagens. Com auxílio de instituições parceiras - Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) e Universidade de Notre Dame -, realizamos experimentos em artigos da área de Biomedicina e obtivemos resultados impressionantes para detecção de suspeita de fraude. |
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| spelling | ojs-article-27892025-09-26T14:39:16Z Integridade científica - análise de fraudes em imagens de artigos científicos Cardenuto, Joao Rocha, Anderson Integridade científica Forense Visão computacional Recentemente, com a quantidade de artigos científicos publicados sendo cada vez maior, o número de casos de má conduta na comunidade científica está crescendo, consumindo investimentos, desgastando profissionais em pesquisas irreprodutíveis e lesando uma das poucas fontes fidedignas de informação na era da pós-verdade, a ciência. Motivado a protegê-la, esse trabalho visa auxiliar a comunidade científica, verificando a integridade de artigos, pela automatização de processos forenses em suas imagens, através de métodos de inteligência artificial e visão computacional. Em seu fluxo de automatização, propomos um processo que se inicia com um artigo digital em formato PDF (padrão na literatura), seguido da identificação e segmentação de imagens passíveis de má conduta e, por fim, na identificação de possíveis atos desonestos em suas imagens. Com auxílio de instituições parceiras - Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) e Universidade de Notre Dame -, realizamos experimentos em artigos da área de Biomedicina e obtivemos resultados impressionantes para detecção de suspeita de fraude. Universidade Estadual de Campinas 2019-11-30 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Artigo de convidado application/pdf https://econtents.sbu.unicamp.br/eventos/index.php/pibic/article/view/2789 10.20396/revpibic2720192789 Revista dos Trabalhos de Iniciação Científica da UNICAMP; n. 27 (2019): Congresso de Iniciação Científica UNICAMP; 1-1 2596-1969 por https://econtents.sbu.unicamp.br/eventos/index.php/pibic/article/view/2789/2791 Copyright (c) 2019 Revista dos Trabalhos de Iniciação Científica da UNICAMP http://creativecommons.org/licenses/by/4.0 |
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