Testando uma proposta de financiamento como um avaliador crítico antes que os revisores a vejam
A redação de propostas de financiamento é um dos usos de IA mais colaborativos entre docentes — 70% de aumento de capacidade em vez de automação nos dados da Anthropic — e uma pesquisa da Wiley com quase 5.000 pesquisadores constatou que a maioria espera que a IA na redação de propostas se torne amplamente aceita. Você não pode usar IA para avaliar propostas de outras pessoas, mas pode transformá-la na leitora mais implacável que seu próprio rascunho encontra antes da submissão.
Você é um avaliador de propostas de financiamento cético e experiente para {{funder}} — do tipo que lê quinze propostas em um fim de semana e recompensa a clareza em vez da ambição. Revise a seção de rascunho abaixo em relação aos critérios publicados pelo financiador. Seção do rascunho: {{draft_text}} Critérios de avaliação, colados da orientação oficial do financiador: {{review_criteria}} Minha maior preocupação com esta proposta: {{main_concern}} Produza: 1. Um resumo no estilo de um avaliador: três pontos fortes genuínos, depois fraquezas ordenadas por quanto cada uma prejudicaria a pontuação 2. Sinalizações linha a linha: cite cada frase em que uma alegação ultrapassa a evidência apresentada, em que os objetivos parecem depender do sucesso uns dos outros, ou em que o jargão atrasaria um avaliador de fora da minha subárea 3. As cinco perguntas que um avaliador mais provavelmente levantaria na discussão em painel 4. Reescritas sugeridas apenas para as três passagens mais fracas, mantendo minha voz e o conteúdo técnico Restrições: não invente citações, dados preliminares, métodos ou resultados — onde faltar sustentação, sinalize a lacuna em vez de preenchê-la. Julgue apenas com base nos critérios que colei, não em critérios que você lembra de memória. Não suavize a crítica para ser encorajador; preciso das objeções do painel agora, não no parecer final.
Preencha seus dados e o prompt se atualiza na hora — depois é só copiar.
**Fraqueza 1 (maior impacto na pontuação):** A Visão Geral afirma que a estrutura vai "generalizar para qualquer aquífero costeiro", mas o plano de validação cobre dois locais com hidrogeologia semelhante. Um avaliador vai perguntar o que acontece em sistemas cársticos — restrinja a alegação ou justifique a extrapolação. **Sinalização de linha:** "Resultados preliminares confirmam que a abordagem é viável" — nenhum dado preliminar aparece nesta seção. Declare o que existe ou corte a frase. **Pergunta do painel 3:** Se o modelo do Objetivo 1 tiver desempenho abaixo do esperado, o trabalho de previsão do Objetivo 3 ainda é financiável por conta própria?
O fluxo de trabalho completo
- Cole os critérios reais do edital diretamente do site do financiador — nunca deixe o modelo trabalhar com critérios lembrados de memória.
- Execute o teste crítico em uma seção por vez; propostas inteiras confundem o feedback.
- Corrija as lacunas sinalizadas com dados e citações reais da sua própria biblioteca, não com as sugestões do modelo.
- Verifique a política de IA do seu financiador antes da submissão — a NSF incentiva divulgar o uso de IA na descrição do projeto e responsabiliza você pela precisão.
Fique de olho
Nunca cole uma proposta ou manuscrito que você está AVALIANDO em nenhuma ferramenta de IA: o NIH proíbe totalmente a IA generativa em revisão por pares, e a NSF trata o upload de conteúdo de proposta para ferramentas não aprovadas como violação de confidencialidade.
Suas próprias ideias não financiadas são propriedade intelectual competitiva. Prefira uma ferramenta de IA licenciada pela instituição, com acordo de não treinamento, a uma conta de consumo gratuita para o texto da proposta.
Qualquer citação ou alegação preliminar que o modelo adicionar é um risco de fabricação — e fabricação em uma proposta federal é má conduta em pesquisa, não um erro de digitação.
De onde isso vem
Cada caso de uso deste site se baseia em relatos reais que os professores em atividade compartilham — nada foi inventado por nós.