As ferramentas de redação com AI às vezes inventam referências que parecem completamente reais, uma falha agora conhecida como citação alucinada. Cole sua lista de referências e este verificador confere cada entrada em bases científicas abertas e confiáveis, como Crossref e Semantic Scholar, as bases por trás da busca acadêmica, cobrindo centenas de milhões de registros. Cada referência recebe um veredito claro, o registro real quando existe um, e uma citação corrigida que você pode copiar em sete estilos.
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Cole as referências que uma AI lhe deu, ou qualquer lista que você queira conferir duas vezes. Uma referência por linha, uma lista numerada ou uma bibliografia colada funcionam, o verificador separa tudo em entradas automaticamente.
Cada entrada é buscada em bases científicas abertas e confiáveis, como Crossref, o registro oficial de DOI, e Semantic Scholar. Os DOI são resolvidos primeiro, depois títulos, autores e anos são comparados com registros reais.
Entradas verificadas estão concluídas. Um DOI que aponta para o artigo errado é sinalizado com o artigo ao qual ele realmente pertence. Tudo o que não puder ser verificado é marcado para conferência manual, e cada registro correspondente vem com uma citação corrigida para copiar.
A verificação é feita em bases científicas abertas e confiáveis, como Crossref e Semantic Scholar: centenas de milhões de registros acadêmicos mantidos para e pela comunidade acadêmica. Cada veredito se baseia em uma consulta real, nunca na opinião de um modelo.
Os modelos de linguagem produzem referências perfeitamente formatadas e com erros ditos com confiança. O verificador foi construído em torno desses padrões de falha, incluindo o mais revelador: um DOI real atribuído ao artigo errado.
Cada DOI da sua lista é resolvido e, quando aponta para um trabalho diferente daquele descrito pela entrada, você vê exatamente a que ele realmente pertence. Um DOI com aparência formatada já não é prova de nada.
Quando um registro real é encontrado, o verificador o formata em uma referência limpa em APA, MLA, Chicago, Harvard, IEEE ou Vancouver, com itálicos que permanecem ao colar no Word ou no Google Docs.
Um modelo de linguagem ao receber fontes faz algo sutilmente diferente de buscá-las: ele escreve texto que se assemelha às fontes que viu durante o treinamento. O resultado é uma referência com tudo no lugar certo, uma equipe de autores plausível, um título que se encaixa no tema, um periódico que existe, um DOI no formato correto. Algumas dessas referências são reais. Outras são composições, costuradas a partir de fragmentos de muitos artigos reais em uma entrada que não corresponde a nenhum deles. Os dois tipos parecem idênticos na página, e é por isso que toda referência sugerida por uma AI precisa ser verificada em uma base real antes de entrar no seu manuscrito.
Essa verificação é o que esta ferramenta automatiza. Cada entrada da sua lista é verificada contra as bases abertas mais confiáveis da publicação acadêmica: Crossref, onde os próprios editores registram os metadados por trás de 160+ million DOI; Semantic Scholar, o índice de 200+ million artigos do Allen Institute for AI; e outros índices acadêmicos abertos que ampliam ainda mais a cobertura. Um DOI na sua entrada é resolvido primeiro, porque um DOI que aponta para um artigo diferente daquele descrito é a assinatura mais confiável de uma referência inventada por AI. Entradas sem um DOI utilizável são correspondidas por título, primeiro autor e ano.
Os veredictos são deliberadamente honestos sobre o que uma consulta em base de dados pode e não pode provar. Uma entrada verificada é confirmada com os próprios metadados do editor. Mas uma entrada que não é encontrada é relatada exatamente assim, e não como fabricada: bases de citações sub-representam livros, capítulos, teses, preprints e veículos em outros idiomas, então a ausência é motivo para conferência manual, nunca um veredito de culpa. Nossaauditoria de citações alucinadas percorre essa conferência manual passo a passo, e é o texto complementar desta ferramenta.
Duas coisas que este verificador não é. Ele não é um detector de AI: não faz nenhuma afirmação sobre como o seu texto foi escrito e julga apenas se cada referência corresponde a uma publicação localizável. E não é um formatador de citações, embora aproveite um: quando um registro real é encontrado, a entrada corrigida é produzida pelo mesmo mecanismo de nossogerador de citações , e, se você precisar citar a própria conversa com a AI, ogerador de citações de AI cobre ChatGPT, Claude, Gemini e os demais com os padrões oficiais de estilo.
Quatro veredictos, cada um fundamentado no que as bases realmente retornaram. O verificador informa o que encontrou e, com a mesma clareza, o que não conseguiu.
O DOI da entrada resolve para um registro real, e o título, o primeiro autor e o ano do registro correspondem ao que você colou. O melhor resultado que uma citação pode obter.
Não há DOI utilizável na entrada, mas existe um registro real que corresponde ao título, autor e ano nas bases. Compare os detalhes lado a lado e depois copie a versão corrigida se algo diferir.
O DOI resolve para um artigo diferente daquele descrito pela entrada, ou não resolve de forma alguma. Esta é a assinatura clássica de uma referência inventada por AI, e o verificador mostra a que o DOI realmente aponta.
Não encontrado nas bases que consultamos. Isso não prova que a referência foi inventada: livros, capítulos, preprints e trabalhos muito recentes ou em outros idiomas frequentemente não aparecem. Localize a fonte você mesmo antes de mantê-la.
Comum o bastante para que a pergunta já tenha uma resposta publicada. Uma equipe da Columbia University liderada por Maxim Topaz examinou 2.5 million artigos biomédicos no PubMed Central em busca de referências que não podem ser encontradas em nenhuma grande base acadêmica. Nas primeiras sete semanas de 2026, um artigo em cada 277 continha ao menos uma referência desse tipo. Em 2023 a cifra era de um em 2,828, uma alta de doze vezes em dois anos que acompanha quase exatamente a adoção de ferramentas de redação com AI.
| Período de publicação | Artigos que citam ao menos uma referência não verificável |
|---|---|
| 2023 | 1 em 2,828 |
| Primeiras sete semanas de 2026 | 1 em 277 |
Fonte: uma auditoria da Columbia University de 2.5 million artigos do PubMed Central, publicada em The Lancet, 2026.
A revisão por pares não é a rede de segurança que parece ser neste caso. Quando o GPTZero examinou os 4,841 artigos aceitos na NeurIPS 2025, confirmou ao menos 100 citações alucinadas em 53 deles, em trabalhos que três a cinco revisores especialistas já haviam aprovado. A falha também é mais difícil de ver do que a maioria dos autores espera: em um teste da Deakin University com referências geradas pelo GPT-4o, 56 percent foram fabricadas ou erradas, e 64 percent das fabricadas chegaram com um DOI genuíno que resolve para um artigo não relacionado. Esse é exatamente o caso que uma verificação visual deixa passar e que uma consulta em base de dados sinaliza, e é por isso que este verificador resolve cada DOI em vez de confiar na formatação.
Os periódicos tratam cada vez mais uma referência inventada como uma questão de integridade, e o arXiv pode suspender privilégios de submissão por um ano por causa de uma única não verificada. Executar sua lista neste verificador leva minutos; o processo completo antes da submissão, incluindo as etapas de escalonamento manual, está em nossaauditoria de citações alucinadas.
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