iThenticate: O Que É e Como Funciona

iThenticate: entendendo a ferramenta que avalia seus manuscritos

Olha só: se você está submetendo artigos para periódicos científicos, especialmente internacionais, já deve ter se deparado com a verificação de plágio. E provavelmente já ouviu falar do iThenticate — a ferramenta mais usada por editoras e periódicos para detectar similaridade de texto em manuscritos.

Mas o que exatamente o iThenticate faz? O que um índice alto significa? E o que você deve fazer quando a plataforma aponta similaridade no seu texto?

Esse post responde a essas questões com clareza — e sem catastrofizar.

O que é o iThenticate

O iThenticate é uma plataforma desenvolvida pela Turnitin (mesma empresa que criou o sistema de verificação usado em instituições de ensino) especificamente para pesquisadores, editoras acadêmicas e periódicos científicos.

Diferente do Turnitin utilizado para trabalhos de alunos, o iThenticate compara manuscritos com uma base de dados que inclui artigos publicados em periódicos, capítulos de livros, relatórios técnicos, documentos de acesso aberto e conteúdo web. A comparação gera um índice de similaridade — a porcentagem do texto do manuscrito que corresponde a trechos encontrados em outras fontes.

Periódicos da área biomédica, ciências exatas, ciências humanas e praticamente todos os grandes publishers acadêmicos (Elsevier, Springer, Wiley, Taylor & Francis, entre outros) usam o iThenticate como parte do processo de triagem de manuscritos. Instituições de pesquisa também usam a ferramenta internamente.

Como funciona a detecção de similaridade

O processo é tecnicamente simples: o iThenticate divide o texto do manuscrito em fragmentos e busca correspondências nas bases de dados às quais tem acesso. Os trechos identificados como similares são marcados no relatório, que mostra de onde vêm as correspondências.

O resultado final é um relatório colorido com o índice de similaridade total e a identificação de cada trecho correspondente com sua fonte original. Esse relatório é o que editores e revisores analisam — não apenas o número final.

Um ponto fundamental: o iThenticate detecta similaridade de texto, não intenção. A ferramenta não distingue automaticamente um plágio intencional de uma citação direta com aspas e referência correta, de um trecho técnico padrão da área, ou de texto próprio do autor publicado anteriormente. Toda correspondência textual é identificada — cabe ao avaliador humano interpretar o que ela significa.

O que o índice de similaridade realmente indica

Aqui está a confusão mais comum: muitos pesquisadores interpretam o índice de similaridade como equivalente a “porcentagem de plágio”. Não é.

O índice indica a proporção de texto que corresponde a fontes identificadas na base de dados. Isso inclui:

Citações diretas. Se você citou um trecho com aspas e referência completa, esse trecho vai aparecer como similaridade — porque está idêntico ao original. Isso é uso legítimo e ético de citações.

Texto técnico de domínio comum. Em muitas áreas, certos termos e frases são padronizados — a descrição de um procedimento estatístico, a nomenclatura de uma técnica laboratorial, a formulação de uma equação. Essas correspondências podem aparecer no relatório sem representar plágio.

Autoplagio ou reutilização de texto próprio. Se você usou texto de um artigo anterior sem citar adequadamente, o sistema vai identificar. Aqui a questão ética é real — mesmo sendo seu próprio texto, reutilizá-lo sem atribuição é considerado autoplagio por muitos periódicos.

Texto de metodologia compartilhada. Metodologias padronizadas frequentemente geram correspondências entre artigos de grupos diferentes — especialmente na descrição de materiais e métodos. Isso não é plágio.

A leitura qualitativa do relatório — olhando quais trechos estão gerando similaridade e por quê — é muito mais informativa do que o número total.

Qual índice de similaridade é aceitável

A pergunta que todo pesquisador faz ao enviar um manuscrito. A resposta honesta: depende do periódico e do contexto.

Muitos periódicos têm limites informais em torno de 15-20% de similaridade total. Mas esse número não é universal e pode variar bastante por área. Algumas editoras definem limites por seção (a seção de metodologia pode ter maior tolerância por incluir linguagem técnica padronizada; a introdução e discussão têm limites mais rígidos).

O que importa mais do que o número total é a análise dos trechos sinalizados. Um artigo com 25% de similaridade onde toda a correspondência vem de citações diretas bem atribuídas e linguagem técnica de domínio comum é muito diferente de um artigo com 10% de similaridade onde os trechos identificados são parágrafos inteiros de outros autores sem atribuição.

Se seu periódico alvo não publica informações sobre seus critérios de similaridade, a seção de “instruções para autores” pode mencionar isso — e em caso de dúvida, você pode consultar o editor antes da submissão.

iThenticate e IA: uma questão crescente em 2026

Com o aumento do uso de ferramentas de IA para escrita acadêmica, surgiu uma questão nova: o iThenticate detecta texto gerado por IA?

A resposta curta: depende da ferramenta e da configuração do periódico. A Turnitin, empresa que desenvolve o iThenticate, lançou recursos de detecção de IA — mas esses recursos têm limitações conhecidas e índices de falsos positivos que a própria empresa reconhece.

O texto gerado por IA não aparece necessariamente como similaridade de plágio (porque não coincide com textos específicos anteriores), mas pode ser detectado por análise de padrões linguísticos específicos. Periódicos diferentes têm políticas diferentes sobre o uso de IA na escrita — algumas proíbem qualquer uso, outras permitem uso auxiliar com declaração, outras não têm política definida.

O ponto de integridade aqui é claro: se você usou IA de alguma forma na escrita do manuscrito, verifique a política do periódico antes de submeter e declare o uso conforme exigido. A falta de transparência é o problema — não o uso em si, em muitos casos.

O que fazer quando o iThenticate aponta alta similaridade

Se você recebeu um retorno do editor com preocupações sobre similaridade, não entre em pânico — mas leve a sério.

O primeiro passo é ler o relatório com atenção. Identifique quais trechos estão gerando as maiores correspondências e avalie a natureza desses trechos. São citações diretas corretamente atribuídas? São passagens de metodologia padrão? São trechos de textos seus não citados? Ou são correspondências que indicam problema real?

Se as correspondências são legítimas (citações, linguagem técnica), você pode explicar isso ao editor com clareza. Muitos editores aceitam uma carta de resposta explicando a natureza das correspondências identificadas.

Se há texto de outros autores sem atribuição adequada — mesmo que tenha sido por descuido, não por intenção — a correção é necessária. Revise o manuscrito, adicione as citações corretas ou parafraseie com atribuição, e reenvie com explicação.

Se há reutilização não citada de texto próprio, a correção também é necessária. Adicione a autocitação ou revise o texto para torná-lo genuinamente novo.

Prevenindo problemas antes da submissão

A melhor abordagem é verificar antes de submeter. Algumas instituições têm licenças do iThenticate que permitem que pesquisadores verifiquem seus manuscritos antes da submissão oficial. Se sua universidade tiver esse recurso, use.

Alternativas gratuitas ou de menor custo como o Grammarly, o Scribbr ou o PlagScan também podem ser úteis para uma verificação prévia — embora nenhuma tenha acesso à mesma base de dados que o iThenticate.

Boas práticas que reduzem o índice de similaridade de forma legítima: cite corretamente toda fonte usada, parafraseie quando for falar sobre ideias de outros (com atribuição), use citações diretas apenas quando o texto original não pode ser substituído por uma paráfrase, e declare reutilização de texto próprio quando aplicável.

Integridade científica além do detector

O iThenticate é uma ferramenta — e como toda ferramenta, tem limites. Ela detecta correspondência de texto, não desonestidade intelectual. É possível plagiar ideias sem copiar palavras (o que o sistema não detecta) e é possível ter alta similaridade de texto sem qualquer intenção desonesta.

O que fundamenta a integridade científica não é um número no relatório — é a honestidade na atribuição de crédito, na representação dos dados e na apresentação do trabalho. O detector é um auxiliar nesse processo, não um árbitro final.

Se você tem dúvidas sobre práticas de integridade na pesquisa, uso ético de IA ou como navegar políticas de periódicos, esse é um dos temas que abordo com frequência aqui no blog. A seção de ia-etica tem mais posts sobre esse território.