Projeto

Um projeto é uma pasta no seu disco. Ela reúne os arquivos brutos ingeridos, os parâmetros de saneamento aplicados, o corpus resultante e os resultados exportados. Como é uma pasta comum, um projeto pode ser copiado, versionado ou arquivado com as ferramentas que você já usa — veja Estrutura de projetos.

Corpus

O corpus é o conjunto de registros já normalizados: publicações científicas, autores, instituições e conceitos, com as duplicatas unificadas e as entidades consolidadas. Todos os módulos analíticos leem do corpus, nunca do arquivo bruto. Isso significa que a qualidade de qualquer indicador é a qualidade do corpus — um mapa construído sobre autores duplicados compromete a precisão da análise.

Pipeline de saneamento

Entre o arquivo bruto e o corpus existe um pipeline estruturado:

Parsing — reconhecimento do formato da fonte (Scopus, Web of Science, gerenciadores de referências) e mapeamento para as tabelas internas.
Normalização — padronização de datas, nomes de periódicos e grafia de termos.
Deduplicação — unificação de registros repetidos por DOI e equivalência de título. Detalhes em Saneamento e deduplicação.
Desambiguação — consolidação de variantes que se referem ao mesmo autor ou instituição. Detalhes em Desambiguação de entidades.

O pipeline é reexecutável

Ajustar uma regra de desambiguação não obriga a reimportar os arquivos brutos: o projeto guarda os originais e reconstrói o corpus a partir deles. Experimentar parâmetros é rápido e seguro.

Execução local-first e Soberania de Dados

O banco de dados relacional (DuckDB), a deduplicação, a desambiguação e o cálculo de redes bibliométricas e bimodais rodam 100% no hardware da sua máquina. Seus arquivos de exportação e dados do corpus nunca são enviados para servidores da SciForesight.

Os únicos momentos em que o portal web entra em cena são:

cadastro e autenticação de usuários;
solicitação de avaliação e liberação da licença criptográfica (.msi / active.scifore-license);
consulta a documentação e suporte técnico.

Módulo de Serviços de IA (BYOK)

Para extração de taxonomias, categorização de frameworks e sumarização, o módulo de IA transmite os títulos e resumos (abstracts) diretamente da sua estação para a API do modelo escolhido (Google Gemini, OpenAI, Claude), utilizando sua própria chave de API (Bring Your Own Key). A aplicação inclui teto orçamentário configurável (ai_budget_limit), registro de auditoria transparente (ai_usage_log.json) e opção de clusterização lexical 100% offline. Veja Serviços de IA.

Vocabulário rápido

Termo	Significado no SciForesight
Registro	Uma publicação científica após o parsing.
Entidade	Autor, instituição, periódico ou conceito temático.
Cocitação	Dois trabalhos citados juntos por um terceiro — proximidade intelectual.
Acoplamento bibliográfico	Dois trabalhos que citam as mesmas referências — proximidade de agenda.
Rede bimodal	Grafo entre duas classes distintas de entidades, como autores e palavras-chave.
Evidência	Trecho extraído de um abstract pela IA e classificado numa subcategoria da taxonomia, guardando a confiança e a justificativa da classificação.
Dimensão	Eixo do framework analítico do projeto, como `technology`, `methodology` ou `results`. A lista é editável e admite dimensões próprias.
Módulo	Motor analítico habilitado pela licença, como `bibliometrics`.

As três medidas de citação

Contagens de citação aparecem em toda parte no aplicativo, e as três que importam respondem a perguntas diferentes. Confundi-las é a origem de boa parte das leituras erradas em relatórios bibliométricos.

Medida	O que conta	Como ler
`GCS` — Global Citation Score	Citações recebidas no mundo todo, conforme informado pela base de origem.	Visibilidade geral do trabalho, muito além do recorte do estudo.
`LCS` — Local Citation Score	Citações recebidas apenas de outros trabalhos dentro do corpus do projeto.	Relevância dentro do tema recortado. Um artigo com GCS alto e LCS baixo é famoso, mas periférico à sua pergunta.
`L-CNCI` — impacto normalizado local	O LCS dividido pela média de LCS dos trabalhos da mesma categoria publicados no mesmo ano dentro do corpus.	Igual a 1 significa desempenho na média esperada; 2,5 significa duas vezes e meia essa média. Abaixo de 1, desempenho abaixo do esperado para o par categoria-ano.

Por que normalizar

Um artigo de 2015 teve dez anos para acumular citações; um de 2024 teve um. Ranquear os dois pela contagem bruta premia a idade, não o mérito. O L-CNCI compara cada trabalho com o que era esperado da sua categoria naquele ano, o que torna comparáveis gerações diferentes de publicações e evita que o ranking de "principais artigos" seja apenas um ranking de antiguidade.

Os módulos declarados na licença

A licença carrega a lista literal dos módulos analíticos habilitados para a sua instalação:

Trecho do payload da licença

"modules": [
  "bibliometrics",
  "bimodal",
  "ai-service"
]

Conforme novos motores analíticos (como patents, roadmapping, valuation e readiness-levels) forem disponibilizados no roadmap, novas emissões de licença os habilitarão automaticamente na tela de Técnicas de Prospecção . Cada um deles está detalhado em Visão geral dos módulos.

O Ciclo Integrado de Prospecção Tecnológica

O SciForesight foi arquitetado para unificar as diversas disciplinas da inteligência prospectiva em uma única jornada metodológica:

Fronteira Científica: Identificação de comunidades de pesquisa, lideranças e frentes contemporâneas (Análise Bibliométrica e Bimodal).
Semântica & Taxonomias: Extração de evidências, construção de taxonomias e classificação assistida por LLM (Serviços de IA).
Apropriação Tecnológica: Mapeamento de famílias de patentes, titulares líderes e classes de inovação industrial (Análise Patentária).
Maturidade & Prontidão: Diagnóstico de maturidade e risco de transição da bancada para a aplicação (Readiness Levels — TRL/MRL/IRL).
Valoração & Priorização: Avaliação baseada em métodos de Custo, Renda (DCF/Royalties), Mercado e apoio à decisão multicritério (MCDA).
Direcionamento Estratégico: Articulação temporal de metas de mercado, requisitos de produto e rotas de capacitação tecnológica (Roadmapping Tecnológico — TRM).