Algorithmic Hegemony and the Coding of Gender: An Integrative Review of Artificial Intelligence Translucency in the Brazilian Scientific Ecosystem

Abstract

ENGLISH RESEARCH INFORMATION Systematized research materials produced as part of a study on gender bias in Artificial Intelligence (AI) systems and its implications for the Brazilian scientific ecosystem. The study was conducted through an integrative literature review using the OpenAlex database and covering publications from 2023 to 2026. After applying the selection criteria, 23 publications were analyzed, focusing on manifestations of algorithmic bias, the technical and sociocultural factors associated with its emergence, and strategies proposed to mitigate bias and promote greater equity in AI systems. The research identified manifestations of gender bias across different AI application contexts, including healthcare, education, financial systems, and natural language processing. The factors discussed include historically biased datasets, limited diversity within development teams, reproduction of sociocultural structures, and limitations in the representation of different identities. Mitigation strategies identified in the literature include diversity, equity, and inclusion approaches; participatory design; curricular reforms; critical algorithmic literacy; and the development of technological and legal governance mechanisms. SCIENTIFIC OUTPUT Complete content of the scientific paper produced from the research, including its theoretical foundations, integrative review methodology, results, discussion of the evidence, and conclusions. The findings are organized around three research questions concerning manifestations of gender bias in AI applications, their technical and sociocultural origins, and strategies proposed for their mitigation within the Brazilian context. REPRODUCIBILITY AND PROVENANCE The research materials are made available to promote reproducibility, provenance, transparency, and scientific traceability throughout the research process. Their availability contributes to documenting the review procedures, the evidence analyzed, and the scientific outputs derived from the study. DECLARATION OF THE USE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE TOOLS Generative Artificial Intelligence tools were used exclusively for operational support: ChatGPT for the selection and evaluation of Boolean operators; Gemini for spelling and grammatical revision; and Claude for confirming, validating, and structuring references according to ABNT standards. All other stages, including analysis, interpretation, synthesis, and conclusions, were developed by the authors, who assume full responsibility for the scientific content. ACKNOWLEDGMENTS AND ADDITIONAL INFORMATION This study was financed in part by the Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior – Brasil (CAPES) – Finance Code 001. This paper was approved through peer review for the 3rd National Congress of Education and Scientific Production (III CONAPEC), held from October 19 to 22, 2026, and organized by the Sociedade Brasileira de Eventos Científicos (SOBREC). Although approved through the scientific peer-review process, the paper was not subsequently incorporated into the official conference proceedings because the financial requirements associated with formal publication could not be met. Documentation confirming the peer-review approval is provided as an attachment. HOW TO CITE CLARO FREIRE, Evandro; COUTO, Weslley de Souza. Algorithmic Hegemony and the Coding of Gender: An Integrative Review of Artificial Intelligence Translucency in the Brazilian Scientific Ecosystem. In: 3rd National Congress of Education and Scientific Production (III CONAPEC), [online], 19–22 Oct. 2026. Sociedade Brasileira de Eventos Científicos (SOBREC), 2026 DOI: 10.5281/zenodo.23091322. ZENODO CLARO FREIRE, Evandro; COUTO, Weslley de Souza. Algorithmic Hegemony and the Coding of Gender: An Integrative Review of Artificial Intelligence Translucency in the Brazilian Scientific Ecosystem. Zenodo, 2026. DOI: 10.5281/zenodo.23091322. PORTUGUÊS INFORMAÇÕES DA PESQUISA Materiais sistematizados da pesquisa desenvolvida sobre vieses de gênero em sistemas de Inteligência Artificial (IA) e suas implicações no ecossistema científico brasileiro. O estudo foi conduzido por meio de revisão integrativa da literatura, com consulta à base OpenAlex e recorte temporal entre 2023 e 2026. Após aplicação dos critérios de seleção, foram analisadas 23 publicações, considerando manifestações de vieses algorítmicos, fatores técnicos e socioculturais associados à sua formação e estratégias propostas para mitigação e promoção de maior equidade nos sistemas de IA. A pesquisa identificou manifestações de viés em diferentes contextos de aplicação da IA, incluindo saúde, educação, sistemas financeiros e processamento de linguagem natural. Entre os fatores discutidos estão conjuntos de dados historicamente enviesados, baixa diversidade nas equipes de desenvolvimento, reprodução de estruturas socioculturais e limitações na representação de diferentes identidades. Como estratégias de mitigação, a literatura analisada apresenta abordagens relacionadas à diversidade, equidade e inclusão, design participativo, reformas curriculares, letramento crítico em algoritmos e desenvolvimento de mecanismos de governança tecnológica e jurídica. PRODUÇÃO CIENTÍFICA Conteúdo integral do artigo científico produzido a partir da pesquisa, incluindo fundamentação teórica, metodologia da revisão integrativa, resultados, discussão das evidências e conclusões. O trabalho organiza os resultados em torno de três questões de pesquisa relacionadas às manifestações dos vieses de gênero em aplicações de IA, às suas origens técnicas e socioculturais e às estratégias propostas para sua mitigação no contexto brasileiro. REPRODUTIBILIDADE E PROVENIÊNCIA Os materiais associados à pesquisa são disponibilizados com o objetivo de favorecer a reprodutibilidade, proveniência, transparência e rastreabilidade científica do processo de investigação. A disponibilização dos materiais permite documentar os procedimentos de revisão, as evidências analisadas e os produtos científicos derivados do estudo. DECLARAÇÃO DE USO DE FERRAMENTAS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL Foram utilizadas ferramentas de Inteligência Artificial Generativa exclusivamente como suporte operacional: ChatGPT na seleção e avaliação dos operadores booleanos; Gemini para revisão ortográfica e gramatical; e Claude para confirmação, validação e estruturação das referências segundo as normas ABNT. As demais etapas, incluindo análise, interpretação, síntese e conclusão, foram desenvolvidas pelos autores, que assumem integral responsabilidade pelo conteúdo científico produzido. AGRADECIMENTOS E INFORMAÇÕES ADICIONAIS O presente trabalho foi realizado com apoio da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior – Brasil (CAPES) – Código de Financiamento 001. O artigo foi aprovado por meio de processo de avaliação por pares (peer review) para o III Congresso Nacional de Educação e Produção Científica (III CONAPEC), realizado entre os dias 19 e 22 de outubro de 2026, sob realização da Sociedade Brasileira de Eventos Científicos (SOBREC). Embora aprovado no processo de avaliação científica, o trabalho não foi posteriormente incorporado aos anais oficiais do evento em decorrência da inviabilidade de atendimento aos encargos financeiros requeridos para a formalização de sua publicação. O documento comprobatório da aprovação por pares encontra-se disponibilizado em anexo. COMO CITAR — ABNT CLARO FREIRE, Evandro; COUTO, Weslley de Souza. Hegemonia algorítmica e a codificação do gênero: uma revisão integrativa sobre a translucidez da inteligência artificial no ecossistema científico brasileiro. In: III Congresso Nacional de Educação e Produção Científica (III CONAPEC), [online], 19–22 out. 2026. Sociedade Brasileira de Eventos Científicos (SOBREC), 2026. DOI: 10.5281/zenodo.23091322. Zenodo — ABNT CLARO FREIRE, Evandro; COUTO, Weslley de Souza. Hegemonia algorítmica e a codificação do gênero: uma revisão integrativa sobre a translucidez da inteligência artificial no ecossistema científico brasileiro. Zenodo, 2026. DOI: 10.5281/zenodo.23091322.