mapa-da-ciencia

Observatório da literatura científica com modelos de linguagem locais. O mapa-da-ciencia coleta milhares de artigos, começando pelo SciELO, e mostra:

• sobre o que se escreve, com tópicos num mapa e a evolução deles no tempo;
• como se pesquisa, com a classificação de cada resumo segundo um codebook seu, com evidência textual e validação contra a sua codificação;
• onde se produz, com UF, país e instituição.

Os modelos rodam no seu computador, via Ollama: nenhum texto sai da sua máquina, e não é preciso chave de API (a única exceção é opcional: o supervisor do júri pela API da Anthropic, com consentimento explícito).

In English: see below.

Status: versão 2.3.0: a coleta, os tópicos no mapa e no tempo, a geografia, a classificação por codebook com validação, o júri de modelos locais com supervisor, as redes de coautoria e de citação, tudo também pela interface, a publicação como site estático, as figuras para artigo e a oficina no Colab.

Veja

• Demo: o piloto, com os 4.265 artigos de ciência política do SciELO Brasil de 2010 a 2025, publicado com mapa publicar.
• Oficina no Colab: um mapa da Opinião Pública do zero, numa GPU gratuita do Google, em uns 30 minutos.
• O site do projeto: os artigos do piloto como um céu que se forma, ano a ano, e as histórias que eles contam.

Experimente

Com o uv instalado, o wheel da última release traz a interface pronta:

uv tool install "https://github.com/felipelmc/mapa-da-ciencia/releases/download/v2.3.0/mapa_da_ciencia-2.3.0-py3-none-any.whl"
mapa painel --exemplo

O painel abre no navegador com um exemplo sintético (dados fictícios). Se o terminal responder command not found: mapa, rode uv tool update-shell, feche o terminal e abra outro. Para trabalhar no código, com a interface compilada a partir do fonte, veja Explorar o exemplo em 5 minutos.

Para mapear artigos de verdade, por exemplo os da Opinião Pública de 2010 a 2025 (os tópicos e a classificação pedem o Ollama com os modelos do perfil):

mapa novo projetos/op --revista op
mapa coletar -P projetos/op
mapa topicos -P projetos/op
mapa geografia -P projetos/op
mapa classificar -P projetos/op
mapa painel -P projetos/op

O passo a passo está em Seu primeiro mapa (a coleta), na parte 2 (tópicos e mapa), na parte 3 (tempo e geografia) e na parte 4 (classificação e validação). Sem o terminal, o mesmo percurso está em Seu primeiro mapa pela interface. Para publicar o seu como site estático, veja Publicar o site.

Documentação

felipelmc.github.io/mapa-da-ciencia tem os tutoriais, os guias, a referência e a metodologia (em uma página, com as limitações e vieses). Para ler localmente, rode uv run --group docs mkdocs serve e abra http://127.0.0.1:8000.

Como citar

Se usar o mapa-da-ciencia numa pesquisa, cite-o pelo DOI do Zenodo, 10.5281/zenodo.22998585, que reúne todas as versões (a página do Zenodo tem também o DOI de cada versão):

@software{lamarca_mapa_da_ciencia,
  author    = {Lamarca, Felipe},
  title     = {mapa-da-ciencia: observatório da literatura científica com modelos de linguagem locais},
  year      = {2026},
  publisher = {Zenodo},
  doi       = {10.5281/zenodo.22998585},
  url       = {https://doi.org/10.5281/zenodo.22998585}
}

O CITATION.cff tem os mesmos dados, e o GitHub mostra a citação em outros formatos em Cite this repository, na coluna da direita.

Sobre

Sucessor do SciELO-Summarizer, criado no SICSS Brasil 2024. Código sob licença MIT. Para citar, veja Como citar. Para contribuir, veja CONTRIBUTING.md.

É um projeto independente e não oficial: não tem vínculo com o SciELO, o OpenAlex ou o IBGE, cujos dados públicos ele usa.

In English

mapa-da-ciencia ("map of science") is a literature observatory built on local language models. It collects thousands of articles, starting with SciELO (the open-access library of Latin American journals) and OpenAlex, and shows:

• what the literature is about: topics from embeddings (UMAP and HDBSCAN), on a navigable map and over time, with trends estimated by quasi-binomial logistic regression;
• how research is done: every abstract is classified against a codebook you write, and each answer quotes the passage of the abstract that supports it; agreement is measured on a stratified sample coded blind (Cohen's kappa with bootstrap intervals, PABAK, Krippendorff's alpha, McNemar between models);
• where it is produced: author affiliations matched to OpenAlex/ROR institutions, with fractional counting by state, country and institution.

All models run on your computer through Ollama (by default qwen3-embedding:0.6b and qwen3.5:9b, which fit in a 16 GB laptop), so no text leaves your machine and no API key is needed. Everything runs from the command line, from Python (mapa_da_ciencia.api) or from a local web panel, and a project can be published as a static site, with abstracts only under Creative Commons licenses.

The pilot maps 4,275 political science articles from ten Brazilian journals, 2010–2025 (live demo; the project site tells its stories, in English too). The interface and the documentation are in Portuguese; the methodology page summarizes the whole method with its parameters. To try it, install the wheel above and run mapa painel --exemplo (if the terminal says command not found: mapa, run uv tool update-shell and open a new terminal), or open the Colab workshop notebook.

To cite it, use the Zenodo DOI 10.5281/zenodo.22998585 (all versions; BibTeX in Como citar). MIT licensed. An independent project, not affiliated with SciELO, OpenAlex or IBGE.