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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
Simula revisao por pares de um manuscrito cientifico proprio, como se fosse um revisor anonimo de journal. Avalia 8 dimensoes (Titulo/Abstract, Introducao, Metodos, Resultados, Discussao, Conclusoes, Referencias, Escrita), atribui nota 1-5 a cada uma, lista revisoes prioritarias e emite decisao editorial (Aceito / Revisoes menores / Revisoes maiores / Rejeitar). Diferente de paper-review, que le artigos externos: peer-review e para voce revisar o seu proprio manuscrito antes de submeter. Triggers on /peer-review, "faz peer review do meu artigo", "revisa meu manuscrito como revisor", "simula revisao editorial", "o que um revisor diria do meu paper", "avalia meu manuscrito para submissao".
Adiciona um novo desfecho preditivo ao pipeline datasus-ai-prediction do LABDAPS. Cria a subclasse de OutcomeConfig em core/outcomes/, registra no __init__ e segue o padrao dos desfechos existentes (SIH, SIM, SINASC, SINAN). Triggers on /datasus-outcome, "novo desfecho", "adiciona um outcome", "criar um desfecho no datasus", "modelar X no datasus".
Gera relatorio de avaliacao de modelo ML com metricas, graficos e comparacao. Triggers on /ml-eval-report.
Pipeline padrao de ML para projetos de saude. Data loading, preprocessing, train, eval com metricas clinicas. Triggers on /ml-pipeline.
Reune evidencias cientificas e escreve artigos academicos em IA medica e saude com rigor metodologico. Aplica reporting guidelines (TRIPOD+AI, STROBE, PRISMA, CONSORT, STARD, ARRIVE, CARE, GRADE), estrutura IMRaD, citacoes Vancouver/AMA, e remove padroes de escrita gerados por IA. Pipeline em 7 fases: scoping, evidence gathering, methods design, drafting, anti-IA polish, peer-review interno, submission package. Triggers on /artigo, "escreve um paper sobre", "monta o manuscrito", "estrutura artigo cientifico", "redige um artigo", "reune evidencias para artigo", "prepara submissao".
Setup de modelos de series temporais para saude. Skforecast, ARIMA, LSTM, Prophet. Triggers on /ml-timeseries.
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/radar-academicoPerguntar ou inferir do contexto:
mcalibration/docs/ (ou o que o usuario indicar)Usar WebSearch para cada tema/fonte:
site:arxiv.org "multicalibration" OR "multi-calibration"
site:arxiv.org "algorithmic fairness" calibration
Para cada resultado:
Criterios de filtragem:
Apresentar lista filtrada ao usuario para confirmacao antes de baixar.
Para cada paper aprovado:
curl -L -o "<diretorio>/<nome-normalizado>.pdf" "<url-pdf>"
Nomear arquivos como: 2026-04_autor-principal_titulo-curto.pdf
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- **Data**: ...
- **Resumo**: 2-3 frases sobre contribuicao principal
- **Arquivo**: nome-do-pdf.pdf
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