A elaboração de uma revisão de literatura acadêmica consistente exige cruzar evidências de dezenas ou centenas de artigos, em vez de produzir resumos isolados de cada texto. No Lateral, essa abordagem comparativa é estruturada na Table View (visualização em tabela), que atua como uma matriz de síntese interativa: os artigos acadêmicos cadastrados compõem as linhas, as dimensões temáticas e critérios de análise denominados Concepts formam as colunas, e as células resultantes armazenam trechos textuais selecionados (Snippets), anotações críticas do pesquisador e marcadores visuais de triagem.
Este guia orienta pesquisadores sobre como estruturar essa matriz no Lateral, extrair dados por meio de busca global e sugestões semânticas de IA e exportar os achados estruturados para formatos voltados à redação acadêmica e gestão de referências.
1. Configuração do projeto e importação de artigos
O ponto de partida para construir uma matriz de síntese é estabelecer um repositório centralizado de artigos. O Lateral processa e segmenta os arquivos em nível de projeto:
- Criar um projeto específico: No painel principal (Dashboard), clique em + New project, informe um nome descritivo para o tema de pesquisa ou capítulo da revisão, defina uma cor de identificação e selecione Create and launch project.
- Importar literatura acadêmica:
- Upload direto de PDFs: Arraste e solte os artigos baixados na tela do projeto. O Lateral aceita PDFs acadêmicos padrão e executa automaticamente uma rotina em segundo plano que divide cada documento em fragmentos semânticos do tamanho de parágrafos (snippets).
- Busca de artigos integrada (Find Papers): Permite localizar trabalhos em acesso aberto consultando o banco de dados Unpaywall (com mais de 30 milhões de publicações). É possível usar operadores booleanos como aspas para frases exatas (
"systematic review"),ORpara termos alternativos e o sinal de menos-para excluir tópicos fora do escopo. - Processamento por OCR: Para artigos escaneados ou PDFs sem camada de texto selecionável, use a opção Use OCR no canto inferior da Document View para viabilizar a busca, o destaque e a extração dos trechos.
2. Definição das dimensões analíticas (colunas da matriz)
As colunas da matriz de síntese representam os critérios conceituais, variáveis metodológicas ou eixos comparativos pelos quais cada publicação será examinada. No Lateral, essas categorias são cadastradas como Concepts.
Dimensões recorrentes em revisões acadêmicas
Recomenda-se estruturar as colunas de acordo com as perguntas centrais da revisão:
- Questão de pesquisa / Hipótese (Research Question / Hypothesis): O problema de pesquisa fundamental investigado pelos autores.
- Delineamento metodológico (Methodology & Design): Protocolo experimental, abordagem qualitativa, modelagem econométrica ou critérios de amostragem.
- Amostra e base de dados (Sample / Dataset): Tamanho da amostra, perfil dos respondentes, recorte temporal e distribuição geográfica.
- Principais achados empíricos (Key Findings): Dados quantitativos, coeficientes estatísticos relevantes e conclusões diretas.
- Referencial teórico (Theoretical Framework): Teorias centrais ou modelos conceituais mobilizados.
- Limitações e lacunas de pesquisa (Limitations & Gaps): Vieses assumidos pelos autores, restrições amostrais e recomendações de pesquisas futuras.
Cadastro de Concepts no Lateral
Pesquisadores podem criar Concepts em três locais do sistema:
- Cabeçalho da Table View: Clicando no botão + ou no botão Concepts no topo da tabela para criar novas colunas.
- Barra lateral da Document View: Inserindo um novo conceito diretamente no menu suspenso do leitor de PDF.
- Resultados da Super Search: Vinculando um trecho retornado pela busca a um novo conceito criado no ato.
Diferente de sistemas tradicionais de tags baseados em palavras-chave simples, o Lateral permite nomear Concepts com frases completas e descritivas (por exemplo: "Evidências empíricas sobre a disposição a pagar por embalagens sustentáveis"). O modelo de inteligência artificial semântica do Lateral utiliza essa descrição para localizar passagens contextualmente similares em todos os documentos.
3. Povoamento das células e extração de evidências
Com linhas (artigos) e colunas (conceitos) delimitadas, o pesquisador preenche a matriz sem a necessidade de ler integralmente cada texto de forma linear. O Lateral oferece três caminhos integrados:
A. Sugestões semânticas da IA (Suggested Snippets)
Trata-se do recurso central de produtividade da ferramenta. A IA do Lateral não inventa nem resume livremente o texto; ela localiza passagens literais nos PDFs que apresentem alta compatibilidade conceitual com o Concept definido:
- Na Table View, clique sobre uma célula vazia no cruzamento entre um artigo e um Concept. O painel lateral exibirá trechos candidatos (Suggested Snippets) extraídos daquele artigo específico.
- Ao clicar em um trecho sugerido, a Document View é aberta no ponto exato do PDF para validação do contexto original.
- Clique em Save para fixar o trecho na respectiva célula. Conforme mais trechos são salvos sob um mesmo Concept, o modelo refina o entendimento daquele tema e gera sugestões ainda mais precisas nos artigos restantes.
B. Busca global simultânea (Super Search)
Para rastrear termos técnicos específicos, nomes de instrumentos de coleta ou teorias consagradas:
- Abra a Super Search para pesquisar em todos os PDFs do projeto de uma só vez.
- Aplique operadores booleanos (
AND,OR,-," ") para filtrar os resultados relevantes. - No cartão do resultado, escolha o Concept desejado no menu suspenso para registrar o trecho imediatamente.
C. Marcação manual no leitor (Document View Highlighting)
Durante a leitura minuciosa de artigos seminais:
- Destaque com o cursor o trecho de interesse diretamente no leitor de PDF.
- Atribua o destaque ao Concept correspondente na barra lateral direita e clique em salvar.
- O trecho selecionado é sincronizado na célula correspondente da Table View em tempo real.
D. Registro de notas críticas e marcadores de triagem
A matriz de síntese ganha rigor científico quando complementada pela avaliação do próprio autor:
- Notas (Notes): Adicione anotações em cada célula ou trecho, apontando discordâncias com outros autores, limitações de validade interna ou sínteses conceituais com suas próprias palavras. Essas notas são preservadas na exportação.
- Bandeiras (Flags): Aplique sinalizações por cores (vermelho, amarelo, verde) para indicar a robustez metodológica do estudo, sua relevância para a revisão ou o status de triagem.
4. Análise cruzada e identificação de lacunas na literatura
Com as células preenchidas, a Table View atua como um painel analítico abrangente da literatura:
- Varredura horizontal (perfil de um estudo individual): Percorrer uma linha completa permite compreender a coerência interna de um artigo, desde o objetivo até as limitações declaradas.
- Varredura vertical (síntese temática transversal): Percorrer uma coluna permite comparar lado a lado as escolhas metodológicas ou os resultados empíricos de todos os autores sobre o mesmo aspecto, destacando consensos e divergências teóricas.
- Inspeção de células em branco (lacunas de pesquisa): Células vazias evidenciam de forma visual os pontos cegos da literatura acadêmica (Research Gaps), como variáveis que não foram mensuradas por determinados autores ou escassez geral de pesquisas sobre certos recortes empíricos.
5. Exportação e aplicação dos dados da matriz
Concluída a estruturação analítica, o botão Export localizado no canto superior direito do projeto permite transferir os dados para formatos compatíveis com a redação da revisão e o gerenciamento bibliográfico:
1. Exportação para Microsoft Word (.docx)
A opção mais recomendada para redigir o corpo da revisão de literatura:
- Organiza o arquivo hierarquicamente por cada Concept.
- Sob cada conceito, lista todos os trechos textuais coletados, suas respectivas citações e as anotações pessoais do pesquisador.
- Gera automaticamente uma lista de referências bibliográficas completa ao final do documento.
- Permite transformar diretamente notas e trechos em parágrafos de prosa acadêmica estruturada.
2. Exportação para Excel (.xlsx)
Ideal para backups estruturados, análises quantitativas e alinhamentos de orientação:
- Mantém o arranjo bidimensional integral da matriz (artigos em linhas × conceitos em colunas).
- Consolida os textos dos trechos, notas e identificadores de citação dentro das células da planilha.
- Proporciona uma visão tabular clara para demonstrar a cobertura da literatura a orientadores e comitês.
3. Exportação para CSV
Recomendada para integrar os dados a ecossistemas pessoais de produtividade:
- Importação direta para Notion, Airtable ou Obsidian.
- Permite criar filtros personalizados, visualizações em cartões (Kanban) ou bases de dados relacionais.
4. Exportação de referências para BibTeX (.bib)
Antes da exportação, recomenda-se clicar sobre os nomes dos artigos na Table View para revisar os metadados bibliográficos extraídos pelo sistema (autores, ano, título e DOI). Em seguida:
- Selecione Export to BibTeX (.bib) no menu de exportação.
- Importe o arquivo
.bibgerado em gerenciadores como Zotero ou Mendeley para sincronizar chaves de citação com Word, LaTeX ou Overleaf.
5. Compartilhamento via link público (Public Table)
Caso orientadores ou colegas de pesquisa precisem acompanhar a matriz sem criar contas de usuário ou baixar arquivos pesados:
- Clique em Share project no topo da Table View.
- Ative a chave Public access.
- Copie o link público gerado. Os convidados poderão visualizar a tabela completa com a lista de artigos e os achados das células pelo navegador, sem acesso aos arquivos PDF brutos nem aos controles de busca do espaço de trabalho.
6. Situação da plataforma e recomendações de fluxos contemporâneos
Pesquisadores que tomam o Lateral como referência metodológica devem observar que a plataforma comercial Lateral.io encerrou oficialmente suas atividades em 26 de junho de 2025. A equipe fundadora migrou suas iniciativas para o desenvolvimento de ferramentas de ciência aberta em modelo open-source (coordination.network). Usuários legados tiveram prazos para resgatar e exportar seus acervos.
Para acadêmicos que necessitam construir matrizes de síntese comparativas atualmente e não possuem acesso histórico ao Lateral, recomendam-se as seguintes alternativas:
- Elicit: Destaca-se na extração automatizada de dados tabulares de múltiplos artigos acadêmicos com definição de colunas personalizadas (metodologia, tamanho amostral, principais resultados) e exportação em CSV.
- Scholarcy: Decompõe artigos em fichas sintéticas estruturadas e permite gerar tabelas comparativas para Excel e BibTeX.
- Arquitetura modular em camadas: O uso combinado de ferramentas de descoberta como ResearchRabbit ou Semantic Scholar, gerenciadores bibliográficos como Zotero e matrizes de entrada dupla organizadas em Notion Database ou Excel reproduz fielmente as vantagens operacionais da Table View do Lateral.