Avalie seu trabalho antes de apresentar
Descubra sua pontuação, aprimore com nosso editor e publique sua obra.
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Cole ou anexe algo primeiro.
Seu material não fica guardado.
Obra ilustrativa
O problema
Conhecimento aplicado que ninguém encontra depois.
Um projeto que deu certo, uma pesquisa, um resultado. Hoje vira um arquivo numa pasta, difícil de achar, de citar, de provar que é seu. Publicar pelo caminho tradicional é lento e nem sempre cabe ao que você fez.
Acontece em todo lugar onde se produz conhecimento:
Situação de uso
No trabalho
Um projeto que deu certo na empresa — o case que prova o seu resultado.
Como funciona
Quatro papéis, pela sua rolagem.
- 1
Você + modelo
Submissão
Seu material entra e o modelo estrutura em obra avaliável.
- 2
Automático
Três leituras às cegas
Três modelos nomeados pontuam por critérios públicos.
- 3
Automático
Consolidação
As três notas viram um número, travado por versão.
- 4
Comitê editorial
Comitê editorial
Um comitê editorial supervisiona e endossa, sem nunca editar o número.
- 5
Editorial
Registro com prova
Código, referência citável e âncora pública verificável.
Pronto para registrar o seu trabalho?
Entrar no grupo fundadorReputação
Revisão de qualidade comprovada.
A qualidade da avaliação não é promessa. É o que a ciência mostra, em estudos revisados por pares.
“Cerca de metade dos trabalhos aceitos mudaria num segundo round. A revisão tradicional é mais arbitrária do que se imagina.”1
“A concordância de um modelo de fronteira com revisores humanos é comparável à de dois revisores humanos entre si.”2
“Num estudo randomizado, revisores incorporaram milhares de sugestões geradas por modelos de linguagem aos seus pareceres.”3
- 1 BEYGELZIMER, A. et al. Has the machine learning review process become more arbitrary as the field has grown? The NeurIPS 2021 consistency experiment. arXiv, 2023. arXiv:2306.03262.
- 2 LIANG, W. et al. Can large language models provide useful feedback on research papers? A large-scale empirical analysis. NEJM AI, 2024. DOI: 10.1056/AIoa2400196.
- 3 THAKKAR, N. et al. A large-scale randomized study of large language model feedback in peer review. Nature Machine Intelligence, v. 8, p. 326–336, 2026. DOI: 10.1038/s42256-026-01188-x.
Qualidade do parecer
Um parecer no nível do seu trabalho.
Você declara o nível e os três modelos de referência confirmam de forma independente, definindo o teto. A régua acompanha o nível. Um mestrado não é medido com a vara de um pós-doc.
Pesquisa de mestrado. Mede originalidade, método e discussão crítica.
A mesma nota 85 vale tier B em mestrado. A régua acompanha o nível.
Estúdio
Aprimore os trechos apontados, com o modelo ao lado.
O parecer mostra onde melhorar. No Estúdio, o modelo sugere e você decide cada palavra, trecho a trecho. Seu texto não muda sozinho.
…a telemetria embarcada coletou dados de 40 veículos ao longo de seis meses, com amostragem por região.
Os autores recomendam esta abordagem para o cenário industrial (Santos, 2023, p. 47).
O recorte estratificado reduziu o viés de seleção e permitiu comparar frotas heterogêneas.
✦ Referência
Sem fonte citada
Sugestão: Santos (2023, p. 47)
Cada lauda de avaliação lê uma página (cerca de 2.000 caracteres) da sua obra. Você começa com 15, por nossa conta.
O que você leva
Para mostrar no LinkedIn, no Lattes e no currículo.
Insígnia para o LinkedIn
Portável para LinkedIn, Lattes e currículo. O código da sua obra, pronto para você exibir.
Carta de Registro
O registro da sua obra em versão imprimível e emoldurável, de pôr na parede e mostrar.
✦ Resposta de modelo
Telemetria embarcada pode reduzir paradas não planejadas em frotas. Um caso documentado obteve 27% de redução1.
1 SILVA, J. A. Telemetria de frota reduz parada não planejada em 27%. Crivum, 2026. Registro MA85.
Referência citável
Com prova criptográfica independente que qualquer pessoa confere.
Quer uma Insígnia destas com o seu nome?
Entrar no grupo fundadorPor que agora
A internet passou a ler e citar fontes, não só ranquear links.
Conteúdo avaliado, estruturado e registrado é o que vira fonte citável. Quem registra cedo ajuda a formar o corpus e vira a referência ao redor da qual o tema cresce.
Entre cedo e ajude a formar o corpus do seu tema.
Entrar no grupo fundadorDivulgue ao mundo
Sua obra publicada, no LinkedIn em um clique.
Ao publicar, sua obra ganha uma Insígnia portável e uma página própria. Leve o registro para o LinkedIn, o Lattes e o currículo com um clique, e mostre a quem importa que seu trabalho foi avaliado.
Obra registrada
Telemetria de frota reduz parada não planejada em 27%
Crivum MA85 (exemplo) · três modelos + supervisão editorial
FAQ
Perguntas frequentes.
Inclui em que você pode confiar na avaliação.
Isso é só pagar para publicar?
A nota sai de três modelos avaliando às cegas, por critérios públicos, e fica travada por versão. Um comitê editorial supervisiona e endossa por exceção, sem nunca reabrir o número. É pública: nem o Crivum a edita depois.
Quem avalia, é só o modelo?
Três modelos leem às cegas, por critérios públicos, e a medição é deles. Um comitê editorial supervisiona e endossa por exceção, sem reeditar o número.
Quanto custa?
Para o grupo fundador, a avaliação inicial é por nossa conta. Publicar a obra com referência citável é um passo pago, e você decide depois de ver o resultado.
Cega, com critérios públicos
Os modelos leem sem saber quem é você. A régua é pública; o mérito do trabalho fala primeiro.
O número não muda
A nota fica travada por versão: mesma obra, mesma medida. Nem nós a reeditamos depois.
Prova que um terceiro confere
Cada registro ganha uma âncora pública e datada, verificável por qualquer pessoa.
Contestação é direito
Discordou? Há um caminho claro para contestar, retrabalhar e reenviar: sempre com gente decidindo.
O Crivum também leva o crivo para dentro de quem produz conhecimento em escala: para eventos e para áreas de P&D.
Entre na primeira leva de autores do Crivum.
Acesso antecipado e avaliação inicial por nossa conta. Nesta fase, acompanhamos o grupo pessoa a pessoa.