Normas de figuras e tabelas em artigos científicos: legendas, unidades, barras de erro — em que partes intervém o agente assistente de escritório
A frase que mais apareceu nos comentários dos revisores foi: o que representam as barras de erro da Figura 3? Reformulei as figuras quatro vezes e só à quarta compreendi: metade das normas de figuras e tabelas em artigos científicos é a questão «dos dados para a figura», em que as ferramentas ajudam; a outra metade é a questão «da figura para a conclusão», em que as ferramentas não ajudam.
I. Primeiro os dados em tabela, depois a figura.
Todas as minhas figuras partem de uma tabela de dados: que grandeza está no eixo horizontal, que grandeza está no eixo vertical, se cada ponto é uma média, como se calcula o erro, qual é o tamanho da amostra. Se a tabela não estiver completa, a figura terá inevitavelmente falta de informação. Organizei esta tabela com o agente assistente de escritório da MuchSci e transformei-a num Excel editável (descreve-se o pedido numa frase e obtém-se um Word / Excel / PPT editável); os nomes das colunas, as unidades e o tamanho da amostra ficam preenchidos de uma só vez; depois, cada vez que altero a figura, altero apenas esta tabela, sem a redesenhar. As unidades nas figuras e tabelas devem estar corretas já no cabeçalho, não devem ser acrescentadas à pressa na própria figura.
II. A legenda da figura tem de ser compreensível de forma autónoma.
O critério é este: retirar a legenda isoladamente e, sem ler o texto, conseguir saber o que está representado. É preciso explicar claramente o significado dos símbolos, o que representam as barras de erro (desvio padrão, erro padrão ou intervalo de confiança — cada revista tem exigências próprias de redação), o número de repetições e o teste estatístico. Se o objetivo for submeter a uma revista em inglês, faço primeiro uma versão da legenda com a tradução de artigos da MuchSci (tradução académica bidirecional chinês-inglês, que preserva fórmulas e a consistência terminológica) e depois revejo frase a frase — terminologia inconsistente entre a legenda e o texto é aquilo que os revisores detetam mais facilmente à primeira vista.
III. «As partes em que não participa» estão aqui.
· O que representam as barras de erro: o erro padrão e o desvio padrão diferem em várias vezes, e a forma de redigir a legenda depende do seu critério estatístico. Isto é uma decisão de desenho experimental e de estatística; a ferramenta não sabe qual foi calculado.
· Se é possível representar o grupo A e o grupo B na mesma figura: depende de os dois grupos serem do mesmo lote e das mesmas condições. Isto só pode ser decidido por quem faz o trabalho.
· Se a tendência pode ser descrita assim: unir quatro pontos com uma linha e dizer «aumenta monotonamente com a temperatura» é uma interpretação excessiva. A figura pode ser desenhada, mas a conclusão não pode ser tirada assim.
· Que figura deve ir para o corpo do artigo e qual para o material suplementar: depende de sustentar o argumento principal ou um argumento secundário.
· Normas ao nível do pixel: espessura das linhas, tamanho da fonte, dpi, vetorial ou bitmap, paleta de cores compatível com daltonismo — esta parte são exigências rígidas da revista e tem de ser corrigida de acordo com o Guia para Autores; a ferramenta não pode substituir isso.
IV. Gestão de versões das figuras.
Uma figura passa por «esboço → primeira versão → versão revista → versão final», e os nomes dos ficheiros não dizem a verdade por si próprios. Guardo o ficheiro vetorial de origem e a imagem exportada de cada figura no repositório de ficheiros da MuchSci (armazenamento centralizado dos documentos, imagens e textos gerados, com pré-visualização e operações de criação, eliminação, alteração e consulta), e registo na descrição em texto o critério dos dados indicado na figura juntamente com a tabela de dados correspondente; quando mostro as figuras ao orientador, envio-as com «As minhas partilhas», sem ocupar o histórico de conversas.
V. De onde vêm os dados das figuras.
Quando se trata de cálculos como descritores de compostos ou previsão de propriedades moleculares, utilizo o agente de quimioinformática da MuchSci (cuja cadeia de ferramentas inclui RDKit, Datamol, PyTDC, MedChem e TorchDrug, permitindo operações sobre moléculas, cálculo de descritores e previsão com GNN). Durante a execução é possível ver o progresso e interromper a qualquer momento, e nos pontos de decisão críticos surge um cartão de decisão para eu confirmar — para mim, isto é mais importante do que «produzir uma data de números»: preciso de saber como cada valor foi calculado para me atrever a indicá-lo na figura. Os resultados obtidos, bem como a literatura original usada para verificação, são arquivados em conjunto na base de conhecimento pessoal da MuchSci (suporta PDF, DOCX, PPTX, XLSX, TXT e MD; por predefinição é de uso pessoal e não partilhada).
Três limites: a figura não pode embelezar a conclusão — apagar pontos anómalos ou truncar barras de erro não são problemas de normas, são problemas de integridade académica; as cores e o intervalo dos eixos influenciam o juízo do leitor — reduzir o eixo vertical faz as variações parecerem mais evidentes, e eu não o faço; os resultados das ferramentas de cálculo têm de ser reproduzíveis, registando os parâmetros e as versões, caso contrário, meio ano depois, nem o próprio autor conseguirá explicar como surgiu aquela figura.
Este tipo de assistente de IA para pós-graduação, no que diz respeito às figuras, faz isto: organiza os dados em tabelas, traduz e melhora as legendas e gere os ficheiros. Quanto ao aspeto final daquela linha na figura, continua a ser uma decisão minha.