A expansão do acesso aberto e a intensificação da comunicação científica digital têm sido acompanhadas pelo surgimento de periódicos predatórios, que comprometem a qualidade e a integridade da produção científica. Este estudo propõe uma abordagem computacional para identificar publicações associadas a periódicos potencialmente predatórios, utilizando dados da Plataforma Lattes. A metodologia baseia-se na extração automatizada de currículos acadêmicos, no processamento estruturado de informações e na integração com uma base externa de identificadores ISSN de periódicos suspeitos. A filtragem foi realizada por correspondência exata, permitindo a identificação de registros potencialmente problemáticos. Os resultados evidenciam crescimento significativo dessas publicações nos últimos anos, com distribuição heterogênea entre áreas do conhecimento e instituições. As análises indicam maior incidência em determinadas áreas e concentração em instituições específicas, sugerindo padrões estruturais na adoção desses veículos. O estudo contribui para o avanço das estratégias de monitoramento da integridade científica, destacando o papel das abordagens automatizadas na organização e avaliação da informação científica.
Comissão Organizadora
Gabriel Felipe Cotta Cirino
Francisco Paletta
Victoria Siqueira Pereira
Mariane Alves Antunes
Rodrigo Garcia
Victor Barros
Karina Satie kawashita
Comissão Científica
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