A ética e a integridade constituem dimensões fundamentais da qualidade, credibilidade e responsabilidade da investigação científica. Num ecossistema de investigação marcado pela ciência aberta, pela crescente utilização e reutilização de dados, pela transformação dos modelos de publicação e avaliação científica e pela rápida integração da Inteligência Artificial, a formação ética dos investigadores exige hoje mais do que o conhecimento de normas e procedimentos. 

No contexto da formação doutoral, importa desenvolver competências que permitam reconhecer problemas éticos, identificar riscos para a integridade da investigação, analisar criticamente situações complexas, deliberar perante valores ou interesses em conflito e fundamentar decisões responsáveis. 

Esta formação propõe uma abordagem integrada à ética e integridade da investigação ao longo do ciclo científico, articulando referenciais internacionais, boas práticas e análise de casos. Privilegia-se uma metodologia orientada para a aplicação e para o treino de competências, promovendo a passagem de uma lógica de compliance para uma cultura de integridade, responsabilidade e confiança na ciência.
 

Sessão 1: Ethics and Responsibility in Research | Fundamentos éticos e responsabilidade na investigação 

• Ética, ética da investigação, integridade científica, deontologia e compliance; 
• Valores fundamentais da investigação responsável: reliability, honesty, respect and accountability; 
• Liberdade académica, responsabilidade e accountability; 
• Responsabilidade ética ao longo do ciclo de investigação; 
• Investigação envolvendo pessoas, dados e material biológico; 
• Autonomia e consentimento, privacidade e confidencialidade, vulnerabilidade, proporcionalidade entre riscos e benefícios e justiça; 
• Responsabilidade individual, coletiva e institucional. 

Módulo 2: Research Integrity: From Principles to Practice | Integridade científica e práticas responsáveis de investigação 

• Integridade, qualidade, robustez e credibilidade científica; 
• Fabricação, falsificação e plágio; 
• Questionable Research Practices; 
• Gestão, documentação, conservação, partilha e reutilização responsável de dados; 
• Autoria, contributorship e reconhecimento de contributos; 
• Supervisão, mentoring e responsabilidade na formação de investigadores; 
• Colaboração científica e conflitos de interesses; 
• Ética da publicação, peer review e comunicação responsável dos resultados; 
• Cultura institucional, ambientes de investigação e promoção da integridade. 

Módulo 3: Trust in Science, Responsible Research Assessment and Artificial Intelligence | Responsabilidade num ecossistema científico em transformação 

• Integridade, transparência, qualidade e confiança na ciência; 
• Ciência aberta, transparência e reprodutibilidade; 
• Publicação científica, incentivos e pressões sobre os investigadores; 
• Avaliação da investigação: métricas, incentivos e efeitos sobre práticas e comportamentos científicos; 
• Princípios e práticas de avaliação responsável da investigação; 
• Utilização da Inteligência Artificial ao longo do ciclo de investigação; 
• IA generativa: utilização, transparência e disclosure; 
• IA, autoria, propriedade intelectual e responsabilidade científica; 
• Bias, privacidade, confidencialidade, fiabilidade e explicabilidade; 
• Preservação da human agency, meaningful human oversight and accountability. 

Módulo 4: Ethical Deliberation Lab | Da identificação do problema à decisão eticamente fundamentada 

Sessão de natureza predominantemente prática, destinada ao treino de competências de análise e deliberação ética através da discussão de casos de investigação. 

• Identificação e formulação do problema ético; 
• Análise dos factos e identificação da informação relevante; 
• Identificação dos stakeholders; 
• Reconhecimento dos valores, princípios, direitos, deveres e interesses em presença; 
• Identificação dos referenciais éticos e normativos aplicáveis; 
• Ponderação de alternativas, riscos, benefícios e consequências; 
• Deliberação perante incerteza e conflito de valores; 
• Decisão, fundamentação e justificação; 
• Responsabilidade pela decisão e pela sua implementação. 

Os casos poderão incidir, designadamente, sobre autoria, supervisão, gestão e reutilização de dados, conflitos de interesses, publicação e peer review, utilização de IA generativa e pressões decorrentes dos sistemas de avaliação da investigação.
 

No final da formação, o estudante deverá ser capaz de: 

• Compreender e distinguir os conceitos fundamentais de ética da investigação, integridade científica, responsabilidade, deontologia e compliance; 
• Identificar e aplicar valores, princípios e referenciais internacionais relevantes para uma prática de investigação ética e responsável; 
• Reconhecer e analisar situações de research misconduct, questionable research practices e outros riscos para a integridade científica; 
• Analisar criticamente a relação entre integridade, qualidade da investigação, publicação e avaliação científica e confiança na ciência; 
• Identificar e avaliar os principais desafios éticos associados à utilização da Inteligência Artificial ao longo do ciclo de investigação; 
• Aplicar um processo estruturado de análise e deliberação ética, formulando, fundamentando e justificando decisões perante situações concretas da prática científica.
   

Bibliografia

Normative and Ethical Frameworks 

• ALLEA — The European Code of Conduct for Research Integrity; 
• World Medical Association — Declaration of Helsinki: Ethical Principles for Medical Research Involving Human Participants; 
• World Medical Association — Declaration of Taipei on Ethical Considerations regarding Health Databases and Biobanks; 
• UNESCO — Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. 

Training and Educational Resources 

• The Embassy of Good Science — European platform for education and training in Research Ethics and Research Integrity, including cases, scenarios and educational resources for responsible research practice; 
• NERQ — Network for Education in Research Quality — competence-based educational resources and approaches for strengthening research quality, research integrity and responsible research practices; 
• ROSiE — Responsible Open Science in Europe — European training resources addressing the ethical and research integrity dimensions of Open Science and responsible research practices; 
• EARMA Academy — training resources in Research Ethics and Research Integrity and Artificial Intelligence in Research Management and Administration; 
• Selected European Research Ethics and Research Integrity initiatives — educational resources, case studies and training materials developed within European projects and networks in Research Ethics, Research Integrity, Open Science and responsible research practices. 

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