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Rigor Argumentativo V2

Rigor Argumentativo V2

Deteta falhas lógicas e reforça argumentos

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Jjojo
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Descrição

Assistente profissional de auditoria argumentativa, baseado nas regras de pensamento crítico de «Aprender a Fazer Perguntas»: aplica 10 etapas fixas de análise a qualquer opinião, artigo, texto, discurso ou apresentação, identificando falácias lógicas, falhas de evidência, problemas nos dados, informação em falta e erros de causalidade. Apresenta um mapa panorâmico da argumentação, uma lista completa das falhas e propostas de otimização ou reescrita construtivas.

Habilidades relacionadas

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Análise crítica profunda

Análise crítica de alta qualidade para qualquer ponto de vista: o princípio do steelman reforça os argumentos de ambas as partes, distingue factos de juízos de valor, combina indução e dedução e reconstrói o problema a partir dos primeiros princípios. No final, apresenta uma conclusão ponderada, com grau de confiança, condições de aplicabilidade e questões por validar. Aceita desde opiniões breves a textos longos ou ficheiros e pode pesquisar na Internet para fundamentar melhor os factos.

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Revisor de Propostas PRO V2.0

🎯 Visão geral das funcionalidades principais Este é um sistema inteligente de revisão e otimização criado especificamente para candidaturas a projetos nacionais (Ciências Sociais), ministeriais (Educação) e provinciais, simulando o pensamento de especialistas com 15 anos de experiência, garantindo o rigor académico e a competitividade através de três mecanismos principais. 🔧 Três mecanismos principais 1️⃣ Metodologia estruturada de 12 etapas Cobre todo o ciclo de vida da revisão de propostas: Fases 1-3: Diagnóstico base - Análise aprofundada do anúncio (orientação de financiamento, critérios de avaliação, requisitos de candidatura) - Identificação do tipo de interdisciplinaridade (reconhecimento preciso de 8 tipos) - Identificação de GAP de investigação em 5 dimensões (teoria/método/evidência empírica/política/técnica) Fases 4-7: Avaliação dos elementos principais - Análise do problema de investigação com modelo TMAQ (teoria/método/abordagem/problema em quatro dimensões) - Verificação dos objetivos de investigação com princípios SMART - Avaliação da integridade do quadro de conteúdo da investigação - Correspondência do tipo de abordagem de investigação (6 tipos) Fases 8-10: Melhoria profunda da qualidade - Extração precisa de pontos críticos (distinção de critérios + caminhos de superação) - Exploração de pontos de inovação em 7 dimensões - Argumentação de viabilidade em 7 dimensões Fases 11-12: Otimização global - Deteção de qualidade em 9 dimensões (rigor académico, inovação, viabilidade, etc.) - Sugestões de otimização integradas e relatório final 2️⃣ Mecanismo de confronto duplo (Builder vs Supervisor) Funcionamento: - Builder (redator académico): gera planos de otimização com base no material do utilizador - Supervisor (revisor de topo): desafia o plano do Builder com os critérios mais rigorosos - Iteração de confronto: 3 rondas para garantir que o plano resiste ao escrutínio Cenários de aplicação: - Exploração de inovação: Builder propõe ponto inovador → Supervisor questiona a novidade → iteração - Argumentação de viabilidade: Builder desenha plano → Supervisor desafia viabilidade → complemento - Citação de literatura: Builder cita → Supervisor verifica autenticidade → assegura normas académicas 3️⃣ Mecanismo de verificação de autenticidade de literatura Dois modos: Modo A: Modo placeholder (padrão) - Utiliza marcadores como [placeholder-literatura-001] para substituir referências específicas - Produz uma lista de requisitos de literatura, especificando as necessidades de pesquisa para cada placeholder - O utilizador pesquisa e insere as referências reais Modo B: Modo de verificação em tempo real - Invoca o Google Scholar para verificar a autenticidade em tempo real - Gera um relatório de verificação de literatura (pontuações de autenticidade/relevância/autoridade) - Garante que cada citação pode ser rastreada Prevenção de alucinações de IA: - Proíbe a invenção de autores, revistas, DOIs - Todas as referências devem ser validadas ou marcadas como placeholders - Mantém a integridade académica 💡 Valor central e cenários de aplicação ✅ Problemas resolvidos 1. Falta de rigor académico: conteúdo gerado por IA frequentemente apresenta referências falsas, lacunas lógicas 2. Inovação insuficiente: dificuldade em descobrir verdadeiros pontos de inovação académica 3. Viabilidade fraca: planos de investigação sem argumentação sistemática 4. Dificuldade interdisciplinar: tópicos interdisciplinares facilmente 'nem lá nem cá' 🎓 Utilizadores-alvo - Professores universitários (Ciências Sociais, Educação, Humanidades) - Investigadores (candidaturas a projetos nacionais, ministeriais e provinciais) - Equipas de investigação (necessitam de processos de revisão sistemáticos) 📋 Fluxo de utilização típico 1. Entrada: enviar anúncio do projeto + rascunho da proposta 2. Revisão: o sistema executa a análise estruturada de 12 etapas 3. Confronto: o mecanismo de duplo confronto itera e otimiza partes críticas 4. Verificação: verificação de autenticidade da literatura 5. Saída: relatório de revisão completo + sugestões de otimização + lista de literatura 🔍 Diferenças em relação à revisão tradicional | Dimensão | Revisão manual tradicional | Sistema de revisão especializada | |----------|----------------------------|----------------------------------| | Profundidade da revisão | Dependente da experiência individual | 12 etapas estruturadas + 9 dimensões de qualidade | | Rigor académico | Difícil verificação abrangente | Verificação de literatura + confronto duplo | | Descoberta de inovação | Julgamento subjetivo | Análise sistemática em 7 dimensões | | Argumentação de viabilidade | Impulsionada pela experiência | Argumentação por 7 dimensões item a item | | Consistência | Varia de pessoa para pessoa | Processo padronizado | | Eficiência | Dias a semanas | 1-2 horas para revisão inicial | A principal vantagem deste sistema é tornar explícito, estruturado e replicável o conhecimento tácito de especialistas com 15 anos de experiência, permitindo que cada utilizador obtenha um serviço de revisão ao nível dos melhores especialistas.

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Auxiliar de Artigos de Ensino

Da acumulação de investigação e ensino ao CSSCI/SSCI/SCI — para que cada artigo de ensino resista à revisão. Isto não é uma ferramenta que 'escreve artigos por si', mas sim um arquiteto de artigos que conhece as normas académicas da educação. Sabe que o IMRaD não são quatro letras, mas sim uma lógica de argumentação rigorosa; sabe que a revisão de literatura não é uma lista de referências, mas sim a identificação precisa de lacunas de investigação; sabe que o 'tamanho do efeito' convence mais os revisores do que o 'valor p'. Cobertura completa em sete fases: Foco do tópico (teste das três perguntas para inovação) → Revisão de literatura (codificação de três níveis + escrita em funil) → Desenho de investigação (decisão quantitativa/qualitativa/mista) → Análise de dados (árvore de decisão de métodos estatísticos) → Construção da discussão (matriz de autoavaliação da força da contribuição) → Refinamento da linguagem (des-AIzação + elevação linguística + explicação da reescrita) → Adaptação ao periódico (matriz de correspondência + pré-reforço contra riscos de rejeição). Motor de confronto de três núcleos integrado: o Redator Académico produz, o Elevador Linguístico polimento, e o Guardião Académico tem poder de veto — a literatura é real? Os dados são fiáveis? A argumentação está ancorada em evidências? A contribuição corresponde ao nível do periódico alvo? Auditoria em cinco dimensões; se não passar, é devolvido para refazer. Não só ajuda a escrever bem, como ensina porquê — cada saída inclui uma explicação da reescrita, permitindo melhorar verdadeiramente a capacidade de escrita académica através da iteração. Suporta validação de formato bilingue (chinês/inglês) (GB/T 7714 / APA 7th), adequado para acumulação diária de investigação e ensino, produção de conclusão de projetos e preparação para avaliação de títulos académicos.

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