Produção científica, governança e inteligência artificial na conservação da biodiversidade

Descrição

As áreas protegidas desempenham papel fundamental na conservação da biodiversidade e na produção de conhecimento científico, mas ainda se desconhece em que medida os mecanismos de governança presentes nesses territórios influenciam a distribuição dos benefícios da pesquisa e a participação de pesquisadores e instituições locais. Paralelamente, o crescimento acelerado da literatura científica em biodiversidade tem ampliado os desafios relacionados à organização, síntese e utilização do conhecimento disponível, estimulando o desenvolvimento de ferramentas baseadas em inteligência artificial para automatizar tarefas de extração de informações. Este projeto investiga esses dois desafios de forma integrada, buscando compreender como a governança associada às áreas protegidas influencia padrões de produção científica e avaliar o potencial de Large Language Models (LLMs) para apoiar sínteses de conhecimento em biodiversidade e conservação. Para isso, será construída uma base de dados abrangendo estudos realizados dentro e fora de Unidades de Conservação brasileiras, permitindo avaliar padrões de autoria, participação institucional, financiamento e engajamento local. Adicionalmente, modelos de linguagem serão empregados para extrair informações ecológicas, institucionais e de governança diretamente da literatura científica, sendo seu desempenho comparado a dados previamente compilados por especialistas. Espera-se gerar evidências sobre o papel das áreas protegidas na mitigação do colonialismo científico e estabelecer protocolos para aplicação responsável de inteligência artificial em pesquisas de biodiversidade e conservação.