Como importar coleções de PDFs e configurar tags de conceitos no Lateral para acelerar a triagem sistemática de literatura

Pesquisadores acadêmicos, pós-graduandos e revisores sistemáticos enfrentam com frequência um gargalo estrutural: os gerenciadores de referências tradicionais (como Zotero, Mendeley ou EndNote) organizam dados bibliográficos com eficácia, mas oferecem pouco suporte na hora de extrair e sintetizar evidências empíricas distribuídas em dezenas ou centenas de arquivos PDF. Como resultado, pesquisadores acabam abrindo artigos um a um, aplicando repetidas buscas com Ctrl+F e copiando trechos manualmente para planilhas complexas.

O Lateral foi desenvolvido especificamente para superar esse obstáculo na síntese entre múltiplos documentos. Em vez de tratar o arquivo PDF como um bloco fechado com etiquetas genéricas de documento, o Lateral segmenta os artigos em trechos de texto no nível de parágrafo (snippets) e os organiza em uma matriz comparativa chamada Table View. Ao substituir tags rígidas de palavras-chave por «Conceitos» (Concepts) de base semântica, a inteligência artificial do Lateral aprende a partir de amostras iniciais e passa a recomendar ativamente trechos equivalentes em todo o acervo.

(Nota: O Lateral encerrou a oferta de seu serviço SaaS hospedado em 26 de junho de 2025, direcionando os esforços de sua equipe para o projeto de ciência aberta e descentralizada coordination.network. Não obstante, o modelo do Lateral baseado em fragmentação de PDFs, rotulagem conceitual e triagem comparativa em matriz permanece como uma referência em revisões acadêmicas potencializadas por IA.)

1. Configuração do ambiente e importação de coleções de PDFs em lote

O fluxo de trabalho de triagem no Lateral tem início com a criação de um projeto no espaço de trabalho (Workspace) e a importação dos documentos. A plataforma disponibiliza dois métodos complementares de ingestão:

Carregamento de arquivos PDF locais em lote

Quando o pesquisador já coletou os textos completos a partir de bases científicas como Web of Science, Scopus, PubMed, SciELO ou Google Acadêmico:

1. No painel principal do projeto, clique no botão Add documents (localizado no centro da tela ou na barra superior).
2. Arraste e solte o lote de arquivos PDF diretamente na área de upload, ou utilize o gerenciador de arquivos para selecionar múltiplos documentos.
3. Clique no botão azul Upload para iniciar o processamento.

Durante a ingestão, o Lateral executa automaticamente os seguintes procedimentos:

• Segmentação em trechos (Snippet Decomposition): O texto completo do PDF é dividido em blocos de parágrafos contextualmente autônomos chamados snippets. Essa divisão granular viabiliza a busca global simultânea e as sugestões semânticas pontuais.
• Extração de metadados bibliográficos: O sistema identifica título, autores, ano de publicação e periódico. O pesquisador pode conferir e ajustar essas informações a qualquer momento clicando no título do artigo na Table View.
• Processamento de OCR para documentos digitalizados: Se o PDF consistir em imagens digitalizadas sem camada de texto selecionável, o Lateral emite um aviso. Na visualização de leitura (Document View), basta clicar em Use OCR para consumir créditos de OCR da conta e converter as páginas em texto pesquisável.
• Controle de cota de páginas: Cada página importada consome da franquia do plano contratado (por exemplo, a assinatura Premium padrão fornecia 1.800 páginas por mês ou 21.600 páginas no faturamento anual). Como a decomposição por machine learning exige processamento computacional irreversível, excluir arquivos da biblioteca não restabelece as páginas gastas.

Ingestão direta via «Find Papers»

Para ampliar o acervo sem a necessidade de baixar arquivos externamente:

1. Acesse a aba Find Papers.
2. A funcionalidade consulta diretamente a base Unpaywall (que reúne mais de 30 milhões de artigos científicos em acesso aberto). Basta inserir os termos de busca desejados.
3. É possível refinar a consulta utilizando operadores booleanos padrão:
   • Aspas "Quoted text": Restringe o resultado a títulos com a frase exata.
   • Operador OR: Retorna artigos contendo qualquer um dos termos (o espaço opera por padrão como AND).
   • Sinal de menos - (NOT): Exclui termos indesejados dos títulos.
4. Após inspecionar o resumo e as informações do artigo, clique no ícone + para que o Lateral baixe o PDF de acesso aberto, processe os trechos e o integre ao projeto.

2. Conceitos versus tags: a vantagem da rotulagem semântica

Em métodos tradicionais, é comum aplicar etiquetas globais a cada arquivo, tais como #metodologia, #tamanho_amostral ou #efeitos_adversos. Essa abordagem apresenta duas limitações graves:

1. Baixa resolução: Uma etiqueta atribuída a um artigo de 40 páginas não indica em quais frases exatas constam os critérios de elegibilidade ou as dosagens do ensaio clínico.
2. Rigidez de vocabulário: Filtros por palavras-chave exatas não identificam sinônimos e variações terminológicas (por exemplo, uma busca por «efeitos colaterais» ignora trechos que mencionam «reações adversas» ou «toxicidade medicamentosa»).

Como funcionam os «Concepts» no Lateral

No Lateral, o Concept opera como um marcador de texto semântico e dinâmico:

• Vinculação a trechos de parágrafo: Os conceitos são associados a trechos específicos de texto ou a trechos destacados, e não ao arquivo como um todo.
• Motor semântico proprietário (LIP API): O Lateral é baseado na Lateral Intelligence Platform (LIP) API, sem atuar como mero intermediário genérico de modelos GPT nem enviar dados de documentos de usuários para treinamento externo. A plataforma interpreta proximidades temáticas, sinônimos acadêmicos e nuances de contexto.
• Definição por descrições completas: O nome de um conceito não precisa se limitar a uma única palavra. O pesquisador pode redigir uma frase ou critério detalhado (por exemplo: «Critérios de exclusão para pacientes adultos com histórico de complicações cardiovasculares»). O sistema utiliza todo o teor da descrição para localizar correspondências.
• Reaproveitamento entre projetos: Conceitos configurados e validados podem ser arquivados na biblioteca mestra do workspace e reaproveitados em novas revisões de literatura.

3. Três formas de configurar tags de conceitos

Conforme a etapa do processo de revisão, o pesquisador pode definir e aplicar Concepts por meio de três interfaces principais:

Método A: Configuração via Super Search (Mapeamento inicial amplo)

Ao começar a explorar o acervo para avaliar a presença de um tópico em todos os artigos:

1. Acesse o campo de busca global Super Search no projeto.
2. Digite sua pergunta de pesquisa ou expressão-chave.
3. O Lateral apresentará simultaneamente os trechos pertinentes de todos os documentos.
4. Ao identificar o resultado mais adequado, clique no menu suspenso do cartão, digite o nome do novo Concept e selecione Create.
5. O conceito será criado e o trecho selecionado ficará imediatamente indexado a ele.

Método B: Configuração no Document View (Leitura aprofundada e marcação de amostras)

Ao realizar a leitura cuidadosa de um artigo fundamental na biblioteca:

1. Clique no documento desejado para abri-lo no leitor web Document View.
2. Destaque com o cursor o trecho exato que contém o dado, método ou resultado de interesse.
3. No painel lateral direito, acesse o menu suspenso Create or select concept.
4. Digite o nome do conceito (ou escolha um existente) e clique em Save.
5. O trecho salvo se tornará a âncora semântica que guiará as recomendações do sistema nos demais documentos.

Método C: Configuração no Table View (Estruturação prévia da matriz de triagem)

Quando o protocolo da revisão sistemática já possui categorias bem estabelecidas (como PICO):

1. Acesse a tela principal do projeto na Table View (onde as linhas representam os artigos).
2. Clique no botão + no cabeçalho da tabela ou no botão Concepts.
3. Adicione as variáveis de análise como colunas conceituais independentes (por exemplo: Critérios de Inclusão/Exclusão, Delineamento da Intervenção, Desfechos Primários, Risco de Viés e Limitações).
4. A estrutura da matriz de extração comparativa fica pronta para receber a triagem.

4. Acelerando a triagem sistemática com recomendações semânticas

Com os conceitos configurados e 1 ou 2 trechos de referência salvos em cada um, o mecanismo de recomendação ativa do Lateral entra em operação, agilizando a conferência dos demais artigos.

A dinâmica da matriz Table View

A vista de tabela organiza a pesquisa em um formato matricial claro:

• Linhas: Cada artigo acadêmico em PDF adicionado ao projeto.
• Colunas: Os conceitos estruturados pelo pesquisador.
• Células: Os trechos de evidência de determinado artigo correspondentes àquele conceito.

Sugestões semânticas célula a célula (Suggested Snippets)

Em vez de ler linearmente os próximos artigos de ponta a ponta:

1. Clique em uma célula vazia da matriz (por exemplo, a célula na interseção entre o Artigo 3 e o conceito Delineamento da Intervenção).
2. A barra lateral exibirá imediatamente a seção Suggested Snippets. Esses parágrafos foram localizados pela IA no interior do Artigo 3 devido à similaridade de contexto com os trechos que você marcou em outros artigos.
3. O pesquisador examina os parágrafos sugeridos e clica em Save para incorporá-los à matriz, ou simplesmente os ignora caso não sejam pertinentes.
4. No Document View, a barra lateral direita também lista sugestões em tempo real, permitindo navegar diretamente até as páginas relevantes do PDF sem a necessidade de folhear seções irrelevantes.

Sinalização qualitativa e anotações

Para assegurar a rastreabilidade necessária em revisões formais:

• Bandeiras coloridas (Flags): Ao salvar um snippet, é possível atribuir bandeiras nas cores verde, amarela ou vermelha. Na rotina de triagem, esse recurso é frequentemente usado para marcar «Elegível/Incluído (verde)», «Dúvida/Reavaliar (amarela)» e «Não atende aos critérios/Excluído (vermelha)».
• Notas de síntese (Notes): Cada trecho permite inserir anotações livres para registrar comentários metodológicos, valores numéricos ou interpretações críticas ao lado da citação textual.

5. Exportação de evidências e integração ao fluxo científico

Ao concluir a triagem e o preenchimento da matriz, os dados organizados precisam ser transferidos para editores de texto, softwares de estatística ou gerenciadores bibliográficos. O Lateral oferece formatos de exportação a partir da Table View:

1. Microsoft Word (.docx):
   • Cria um documento estruturado por seções temáticas para cada Concept.
   • Cada conceito apresenta os trechos literais dos artigos, as referências de citação correspondentes e as anotações registradas.
   • Insere automaticamente uma bibliografia consolidada ao final do arquivo, servindo de base para a redação do artigo.
2. Microsoft Excel (.xlsx) e CSV:
   • Gera uma planilha bidimensional preservando integralmente o arranjo da matriz de triagem.
   • Indicado para tabulação de dados em metanálises, registro documental do fluxo PRISMA ou importação direta para bases de dados no Notion.
3. BibTeX (.bib) para gerenciadores de referências:
   • Exporta os metadados dos artigos em formato padronizado .bib.
   • Permite importação direta no Zotero ou Mendeley para assegurar a consistência das chaves de citação na fase de escrita.
4. Link público da matriz (Public Table):
   • Gera um link somente leitura para a visualização da tabela.
   • Permite que orientadores, avaliadores ou coautores examinem a matriz de evidências e os trechos extraídos sem a necessidade de compartilhar os arquivos PDF originais.

Avaliação prática e considerações de uso

Ao transformar coleções densas de PDFs em trechos operacionais de parágrafo, orientar a leitura por conceitos semânticos e validar evidências célula a célula com apoio de sugestões contextuais, pesquisadores conseguem transformar semanas de leitura dispersa em um processo de triagem estruturado, seguro e reprodutível.

Referências

• Lateral
• Lateral - Help Pages
• 2. Add Documents
• 3. Search across all your Documents
• 4. Save text to concepts
• 5. Get text suggestions
• Forget tags. Use Concepts to find text fast.
• How can I export my findings?
• What is Lateral?
• Terminology
• Does Lateral use GPT? No.
• How can I get more pages?
• Can I pay monthly? Yes.