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| | # PHAENIX-1 |
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| | ### Resumo |
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| | > Um volume significativo do conhecimento acadêmico global, particularmente a literatura cinza como teses e dissertações, é sistematicamente excluído dos conjuntos de dados que alimentam a IA moderna e a ciência da ciência. Essa omissão introduz vieses linguísticos e culturais profundos, resultando em uma compreensão distorcida da produção científica global. Para preencher essa lacuna crítica, apresentamos o **PHAENIX-1**, um conjunto de dados em escala nacional de trabalhos acadêmicos brasileiros. |
| | > |
| | > O conjunto compreende **902.186 teses e dissertações** defendidas entre 2013 e 2025, coletadas e estruturadas a partir do catálogo oficial da CAPES. O PHAENIX-1 fornece um corpus de alta qualidade, especificidade e grande escala de conhecimento científico descorrelacionado, representando um recurso vital para o desenvolvimento de modelos de IA em língua portuguesa fundamentados em texto factual e acadêmico. Além disso, permite uma meta-análise sem precedentes e imparcial de um ecossistema de pesquisa nacional. Ao disponibilizar esse corpus anteriormente inacessível, o PHAENIX-1 visa resgatar um corpo significativo de conhecimento do Sul Global, promovendo uma IA mais equitativa e uma ciência da ciência mais abrangente. |
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| | - **Curadoria de:** Andrew Maranhão Ventura D'addario |
| | - **Financiado por:** Ministério da Saúde do Brasil (MS/DECIT), Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) [processo nº 400757/2024-9] e a Fundação Gates. |
| | - **Idioma(s) (NLP):** Português (pt-BR) e Inglês (en) |
| | - **Licença:** Creative Commons Attribution 4.0 Generic License (`cc-by-4.0`) |
| | - **Artigo:** [Link do Paper (MetaArXiv)](https://osf.io/preprints/metaarxiv/y47v8_v1) |
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| | ### Estatísticas do Dataset |
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| | O PHAENIX-1 reflete a produção oficial da pós-graduação brasileira ao longo de mais de uma década. A distribuição dos documentos por grau acadêmico é a seguinte: |
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| | | Grau Acadêmico | Tipo de Documento | Quantidade | |
| | |:---|:---|---:| |
| | | Mestrado | Dissertação | 669.322 | |
| | | Doutorado | Tese | 232.864 | |
| | | **Total** | | **902.186** | |
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| | ### Estrutura do Conjunto de Dados |
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| | O conjunto de dados é estruturado para facilitar tanto o treinamento de modelos de linguagem quanto análises de ciência da ciência. |
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| | **Dicionário de Dados:** |
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| | Cada registro contém metadados ricos e os textos dos resumos. Os principais campos incluem: |
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| | - `id`: Identificador único do registro. |
| | - `titulo`: Título da obra. |
| | - `autor`: Nome do autor da tese ou dissertação. |
| | - `dataDefesa`: Data da defesa (período de 01/01/2013 a 31/03/2025). |
| | - `grauAcademico`: Nível da titulação (`Mestrado` ou `Doutorado`). |
| | - `instituicao`: Universidade ou instituição de ensino superior onde o trabalho foi defendido. |
| | - `nomePrograma`: Nome do programa de pós-graduação. |
| | - `Resumo`: O texto completo do resumo em Português. |
| | - `Abstract`: O texto completo do resumo em Inglês. |
| | - `PalavrasChave` / `Keywords`: Termos descritores fornecidos pelo autor. |
| | - `AreaConcentracao` / `LinhaPesquisa`: Classificação temática e área de estudo do trabalho. |
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| | **Composição do Conjunto de Dados:** |
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| | O dataset cobre um período contínuo de mais de 12 anos de produção científica nacional, capturando tendências de pesquisa, redes de orientação e o impacto de políticas públicas na ciência brasileira, sem os filtros de seleção da publicação comercial internacional. |
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| | ## Processo de Criação |
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| | ### Justificativa |
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| | A maior parte do registro acadêmico global não reside em revistas internacionais, mas sim na literatura cinza produzida por instituições acadêmicas. As teses e dissertações representam o culminar de anos de pesquisa dedicada, contendo estudos aprofundados e resultados negativos frequentemente ausentes em artigos de periódicos. |
| | O desenvolvimento do PHAENIX-1 foi motivado pela necessidade de corrigir a visão distorcida da ciência global apresentada por datasets focados apenas em inglês e em publicações indexadas. Este corpus oferece conhecimento descorrelacionado do discurso mainstream, impulsionado por relevância local e desafios nacionais (como agricultura tropical e saúde pública), servindo como ferramenta fundamental para mitigar o viés de linguagem na IA. |
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| | ### Origem |
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| | Os dados foram extraídos do **Catálogo de Teses e Dissertações da CAPES** (Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior), o repositório centralizado nacional que agrega metadados e links para trabalhos defendidos em universidades brasileiras. |
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| | ### Coleta e Processamento |
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| | Um pipeline meticuloso foi executado para garantir a integridade do conjunto de dados: |
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| | 1. **Extração:** Os dados foram coletados diretamente do catálogo público da CAPES entre julho e outubro de 2025, utilizando estratégias robustas para lidar com o grande volume de requisições. |
| | 2. **Limpeza e Filtragem:** |
| | * **Desduplicação:** Registros duplicados foram identificados e removidos com base no texto do resumo. |
| | * **Filtro de Conteúdo:** Registros com resumos contendo menos de 20 palavras foram excluídos para assegurar densidade informacional mínima. |
| | * **Validação:** Foi confirmado que todos os registros contêm tanto o `Resumo` em português quanto o `Abstract` em inglês, além da classificação correta do grau acadêmico. |
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| | ### Informações Pessoais e Sensíveis |
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| | O conjunto de dados consiste inteiramente em metadados de trabalhos acadêmicos disponíveis publicamente. Embora contenha nomes de autores e orientadores, estas são informações de autoria pública, essenciais para a atribuição correta e para análises de redes de pesquisa. |
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| | ## Vieses, Riscos e Limitações |
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| | - **Viés Geográfico:** O conjunto de dados é explicitamente projetado para o contexto acadêmico brasileiro. O conteúdo reflete as prioridades de pesquisa do país, o que é uma vantagem para representatividade local, mas pode não ser generalizável para outros ecossistemas de pesquisa. |
| | - **Conteúdo Textual:** O dataset foca nos metadados estruturados e nos resumos bilíngues. Ele não contém o texto completo dos documentos (PDFs), embora forneça insumos suficientes para modelagem de linguagem densa, classificação e tradução. |
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| | ## Recomendações |
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| | O PHAENIX-1 é um recurso estratégico para: |
| | 1. **Treinamento de IA:** Construir LLMs em português mais verídicos e menos enviesados culturalmente. |
| | 2. **Ciência da Ciência:** Realizar análises em larga escala sobre tendências de pesquisa, redes de orientação e impacto de financiamento, livres do viés de seleção da publicação internacional. |
| | 3. **Tradução:** Utilizar os pares alinhados de resumos em português e inglês como um dataset paralelo de alta qualidade técnica. |
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| | ## Agradecimentos |
| | Este trabalho é dedicado à memória do patrimônio acadêmico perdido no incêndio que devastou laboratórios e salas de aula da Universidade Estadual Paulista (Unesp) em 31 de agosto de 2022. Esse evento trágico demonstra a profunda vulnerabilidade do conhecimento físico e serviu como inspiração direta para a criação do PHAENIX-1, reforçando a missão de preservar e garantir o acesso à inestimável produção científica do Brasil. |
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| | ## Citação |
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| | **Vancouver:** |
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| | D'addario AMV. PHAENIX-1: A Nation-Scale Dataset of Brazilian Theses and Dissertations for Language Modeling and Scientific Metaresearch. MetaArXiv [Preprint]. 2025. Available from: https://osf.io/preprints/metaarxiv/y47v8_v1 |
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| | **BibTeX:** |
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| | ```bibtex |
| | @article{daddario2025phaenix1, |
| | title={PHAENIX-1: A Nation-Scale Dataset of Brazilian Theses and Dissertations for Language Modeling and Scientific Metaresearch}, |
| | author={D'addario, Andrew Maranhão Ventura}, |
| | journal={MetaArXiv}, |
| | year={2025}, |
| | publisher={OSF}, |
| | url={https://osf.io/preprints/metaarxiv/y47v8_v1}, |
| | note={Dataset available at https://huggingface.co/datasets/larxel/phaenix-1} |
| | } |
| | ``` |
