Metodologia de Autoridade Científica

Versão AV-SCI-2.0 · EVD-2026.09 (OpenAlex, ORCID, PubMed, Europe PMC, Crossref, ClinicalTrials.gov, Wikidata) · NORM-2026.09 (OpenAlex FWCI + percentil de citação por área/ano)

Isto é uma Avaliação de Autoridade Científica Baseada em Evidências (Evidence-Based Scientific Authority Assessment). Não afirmamos que uma pessoa é cientificamente melhor que outra: afirmamos que, com base nestes critérios, nestas fontes e nesta versão metodológica, encontramos este nível de autoridade científica demonstrável. Cada número pode ser reproduzido por terceiros a partir das fontes listadas no relatório de auditoria.

1. Definições: seis notas independentes

• Autoridade científica — influência e autoridade científica demonstradas.
• Confiança da evidência — quão verificada está a evidência usada.
• Confiança de identidade — certeza de que os registros pertencem à pessoa certa.
• Cobertura de dados — quanto do universo de fontes esperado foi realmente consultado.
• Autoridade digital — presença digital com autoridade.
• Descoberta por IA — quão bem sistemas de IA reconhecem a pessoa.

Popularidade, visibilidade em IA, visibilidade na mídia e completude de dados são dimensões separadas e nunca são somadas à nota científica. Alcance público (seguidores, visualizações) é exibido à parte.

2. Fórmula e pesos

ScientificAuthority = Scholarly×0.25 + Quality×0.15 + Leadership×0.15 + Recognition×0.15 + Translational×0.10 + Contribution×0.10 + PublicScientific×0.10

Cada componente vem de evidência estruturada. A inteligência artificial nunca atribui notas: ela apenas extrai afirmações com fonte, que são classificadas por regras fixas (grau da fonte, registro curado de prêmios, tipo de cargo). Nenhuma pessoa — funcionário ou cliente — pode editar uma nota; toda mudança vem de nova evidência ou de mudança de metodologia, e fica registrada em log de auditoria.

3. Resolução de identidade (sempre primeiro)

Antes de qualquer nota, reconciliamos ORCID, OpenAlex, PubMed, Europe PMC, Crossref, ClinicalTrials.gov, Wikidata, perfis institucionais e fontes web. Nome sozinho nunca identifica ninguém.

• name: 15%
• orcid: 30%
• institution: 15%
• topic: 10%
• coauthors: 10%
• chronology: 10%
• overlap: 10%

95–100 identidade confirmada · 85–94 confiança muito alta · 70–84 provável, revisão recomendada · 50–69 ambígua · <50 insuficiente. Abaixo de 70, a nota científica não é calculada — incerteza nunca vira nota baixa.

4. Normalização por área e por carreira

Usamos escalas logarítmicas e percentis — nunca limiares simples como “10 publicações = 100”. O impacto é normalizado por área e ano (FWCI e percentil de citação OpenAlex). O índice h é contextualizado pela duração da carreira; guardamos impacto absoluto e impacto normalizado pela carreira. Percentis só aparecem com área identificada e cobertura ≥ 50%.

• Ciências da Saúde: Ensaios clínicos, diretrizes e terapias são indicadores centrais; autoria sênior e correspondência pesam na liderança.
• Ciências da Vida: Citação alta e colaborativa; patentes, bases de dados e métodos adotados indicam influência.
• Ciências Exatas e Engenharias: Hiperautoria frequente (física de partículas); software, conjuntos de dados e padrões contam como contribuição.
• Ciências Sociais e Humanas: Volume e citação menores por natureza; livros, políticas públicas e depoimentos a governos contam.

5. Hierarquia de evidências

• A — fonte primária oficial
• B — fonte independente forte
• C — fonte secundária confiável
• D — autodeclarado
• U — não verificado

Cada fato guarda afirmação, fonte, link, tipo, grau, status, data de coleta, confiança, valor bruto e normalizado. Afirmações importantes buscam confirmação em várias fontes; quando as fontes discordam, mostramos “CONFLITO DE FONTES” sem escolher uma em silêncio.

6. Reconhecimento: registro curado de prêmios

Tier S · A · B · C · D — exemplos: Nobel Prize (S), Lasker Award (S), Breakthrough Prize (S), Gairdner Award (S), Kyoto Prize (S), Wolf Prize (S), Shaw Prize (S), Crafoord Prize (S), Fields Medal (S), Turing Award (S), Abel Prize (S), Japan Prize (S), Copley Medal (S), National Academy of Sciences (A), National Academy of Medicine (A), Royal Society Fellow (A), HHMI Investigator (A), Albany Prize (A), Princess of Asturias Award (A), Warren Alpert Prize (A), Dan David Prize (A), Balzan Prize (A), National Medal of Science (A), Academia Brasileira de Ciências (A), Leopoldina / Académie des sciences (A), TIME 100 (science) (A), National order / national research medal (B), AAAS Fellow (B), American Academy of Arts and Sciences (B), Guggenheim Fellowship (B), Pew / Sloan / Searle Scholar (B), NIH Pioneer / Director's award (B), Highly Cited Researcher (B), Major society medal/award (B), Professional college fellowship (C), Honorary doctorate (C).

7. Dados ausentes

NULO ≠ 0 · DESCONHECIDO ≠ NEGATIVO · NÃO ENCONTRADO ≠ NÃO EXISTE. O que não foi pesquisado aparece como “NÃO AVALIADO”. Pilares não avaliados saem da média e reduzem a cobertura e a confiança, não a autoridade. Cada nota mostra confiança, cobertura e faixa de confiabilidade.

8. Tetos e faixas

• Acima de 94 exige pelo menos 3 pilares ≥ 90; 97+ exige reconhecimento Tier S ou A verificado.
• Cobertura < 50%: teto 89 e sem percentil. Confiança da evidência < 60: nota PROVISÓRIA e sem faixa descritiva.
• 95–100 autoridade global excepcional · 90–94 internacional muito alta · 80–89 alta · 70–79 estabelecida · 60–69 presença relevante · 50–59 em desenvolvimento · <50 evidência limitada

9. Retratações, integridade e antimanipulação

Retratações identificadas são mostradas com posição de autoria e motivo documentado. Retratação não equivale a má conduta: não há penalidade sem determinação específica. Nunca usamos rótulos como “fraudulento” ou “não confiável” sem determinação oficial citada. Picos de citação, coautoria massiva, duplicatas e contaminação de identidade geram o alerta “anomalia de métrica — requer revisão”, nunca acusação. Autocitações e trabalhos de consórcio (>100 autores) não geram crédito de liderança.

10. Firewall comercial

Contratar serviços Authority Verified não tem efeito direto na nota de autoridade científica. Serviços pagos podem melhorar completude de perfil, pegada digital verificada, descoberta por IA, grafo de conhecimento, corpus de mídia e consistência de identidade — nunca as conquistas científicas.

11. Versões

Cada relatório guarda versão do modelo, data do instantâneo, horário do cálculo e versões dos conjuntos de evidência e normalização. Quando a metodologia muda, a nota antiga é preservada e a mudança é explicada.

12. Correções e contestação

O pesquisador pode relatar: publicação incorreta ou faltando, identidade errada, prêmio faltando, instituição errada, registro duplicado ou retratação atribuída incorretamente — sempre com link de evidência. Pedidos de nota maior não são aceitos. Após verificação, o sistema recalcula automaticamente e registra a mudança. Contato: mrd@robgenes.com.