Running ‘spelling.R’ [0s/0s]
  Running ‘testthat.R’ [28s/45s]
Running the tests in ‘tests/testthat.R’ failed.
Complete output:
  > # Este arquivo faz parte da infraestrutura de testes do pacote.
  > # Veja https://r-pkgs.org/testing-design.html#sec-tests-files-overview
  > 
  > library(testthat)
  > library(acR)
  > 
  > test_check("acR")
  v Limpeza concluída.
  i Tokens antes: 30 | após: 29 (1 removidos).
  i Documentos vazios após limpeza: 0.
  i Etapas aplicadas: "remove_url", "remove_email", "lower", "remove_punct", and "strip_whitespace".
  
  -- Cluster de documentos (acR) --
  
  * Metodo: "hclust" | features: "tfidf" | distancia: "cosine"
  * k = 2 | n = 8 documentos
  * Silhueta media: 0.407
  # A tibble: 2 x 2
    doc_id text 
    <chr>  <chr>
  1 doc_1  A    
  2 doc_2  B    
  
  -- Corpus acR ------------------------------------------------------------------
  * Documentos: 2
  * Metadados: 0 colunas
  * Idioma: "pt"
  
  
  -- Corpus acR ------------------------------------------------------------------
  * Documentos: 2
  * Metadados: 0 colunas
  * Idioma: "pt"
  
  # A tibble: 2 x 2
    doc_id text 
    <chr>  <chr>
  1 doc_1  A    
  2 doc_2  B    
  Ajustando LDA com k = 3 tópicos...
  Ajustando LDA com k = 3 tópicos...
  Ajustando LDA com k = 2 tópicos...
  Ajustando LDA com k = 2 tópicos...
  Ajustando LDA com k = 2 tópicos...
  
  -- Modelo LDA acR --------------------------------------------------------------
  * Tópicos (k): 2
  * Método: "VEM"
  * Semente: 1
  * Termos únicos: 30
  * Documentos: 8
  Testando k = 2 a 3...
  Ajustando LDA com k = 2 tópicos...
  Testando k = 2 a 3...
  ! Categoria "a": sem exemplos positivos (examples_pos).
  i Exemplos melhoram a precisão da classificação (Sampaio & Lycarião, 2021).
  ! Categoria "a": sem exemplos negativos (examples_neg).
  i Exemplos negativos reduzem confusão entre categorias similares.
  ! Categoria "b": sem exemplos positivos (examples_pos).
  i Exemplos melhoram a precisão da classificação (Sampaio & Lycarião, 2021).
  ! Categoria "b": sem exemplos negativos (examples_neg).
  i Exemplos negativos reduzem confusão entre categorias similares.
  ! Categoria "positivo": sem exemplos positivos (examples_pos).
  i Exemplos melhoram a precisão da classificação (Sampaio & Lycarião, 2021).
  ! Categoria "positivo": sem exemplos negativos (examples_neg).
  i Exemplos negativos reduzem confusão entre categorias similares.
  ! Categoria "negativo": sem exemplos positivos (examples_pos).
  i Exemplos melhoram a precisão da classificação (Sampaio & Lycarião, 2021).
  ! Categoria "negativo": sem exemplos negativos (examples_neg).
  i Exemplos negativos reduzem confusão entre categorias similares.
  ! Categoria "neutro": sem exemplos positivos (examples_pos).
  i Exemplos melhoram a precisão da classificação (Sampaio & Lycarião, 2021).
  ! Categoria "neutro": sem exemplos negativos (examples_neg).
  i Exemplos negativos reduzem confusão entre categorias similares.
  ! Categoria "positivo": sem exemplos positivos (examples_pos).
  i Exemplos melhoram a precisão da classificação (Sampaio & Lycarião, 2021).
  ! Categoria "positivo": sem exemplos negativos (examples_neg).
  i Exemplos negativos reduzem confusão entre categorias similares.
  ! Categoria "negativo": sem exemplos positivos (examples_pos).
  i Exemplos melhoram a precisão da classificação (Sampaio & Lycarião, 2021).
  ! Categoria "negativo": sem exemplos negativos (examples_neg).
  i Exemplos negativos reduzem confusão entre categorias similares.
  ! Categoria "neutro": sem exemplos positivos (examples_pos).
  i Exemplos melhoram a precisão da classificação (Sampaio & Lycarião, 2021).
  ! Categoria "neutro": sem exemplos negativos (examples_neg).
  i Exemplos negativos reduzem confusão entre categorias similares.
  ! Categoria "positivo": sem exemplos positivos (examples_pos).
  i Exemplos melhoram a precisão da classificação (Sampaio & Lycarião, 2021).
  ! Categoria "positivo": sem exemplos negativos (examples_neg).
  i Exemplos negativos reduzem confusão entre categorias similares.
  ! Categoria "negativo": sem exemplos positivos (examples_pos).
  i Exemplos melhoram a precisão da classificação (Sampaio & Lycarião, 2021).
  ! Categoria "negativo": sem exemplos negativos (examples_neg).
  i Exemplos negativos reduzem confusão entre categorias similares.
  ! Categoria "neutro": sem exemplos positivos (examples_pos).
  i Exemplos melhoram a precisão da classificação (Sampaio & Lycarião, 2021).
  ! Categoria "neutro": sem exemplos negativos (examples_neg).
  i Exemplos negativos reduzem confusão entre categorias similares.
  ! Categoria "a": sem exemplos positivos (examples_pos).
  i Exemplos melhoram a precisão da classificação (Sampaio & Lycarião, 2021).
  ! Categoria "a": sem exemplos negativos (examples_neg).
  i Exemplos negativos reduzem confusão entre categorias similares.
  ! Categoria "b": sem exemplos positivos (examples_pos).
  i Exemplos melhoram a precisão da classificação (Sampaio & Lycarião, 2021).
  ! Categoria "b": sem exemplos negativos (examples_neg).
  i Exemplos negativos reduzem confusão entre categorias similares.
  
  -- Codebook acR: "tom_teste" ---------------------------------------------------
  * Modo: "manual"
  * Categorias (2): "positivo" and "negativo"
  * Multilabel: FALSE
  * Idioma: "pt"
  * Criado em: 07/08/2026 23:34
  
  Instrução geral:
  Classifique o tom do discurso.
  
  Categorias:
  • "positivo": Tom propositivo e colaborativo.
  Ex+: Proponho que trabalhemos juntos.
  • "negativo": Tom critico e confrontacional.
  Ex+: Esta proposta vai arruinar o pais.
  
  -- Resumo do codebook "tom_teste" ----------------------------------------------
  # A tibble: 2 x 6
    categoria tem_definicao n_ex_pos n_ex_neg n_refs weight
    <chr>     <lgl>            <int>    <int>  <int>  <dbl>
  1 positivo  TRUE                 1        1      0      1
  2 negativo  TRUE                 1        1      0      1
  ✅ Codebook salvo em '/Volumes/Temp/tmp/RtmpCRWd5M/file686e6622cc00.yaml'
  ✅ Codebook salvo em '/Volumes/Temp/tmp/RtmpCRWd5M/file686e7b5230e6.yaml'
  ! Categoria "formal": sem exemplos positivos (examples_pos).
  i Exemplos melhoram a precisão da classificação (Sampaio & Lycarião, 2021).
  ! Categoria "formal": sem exemplos negativos (examples_neg).
  i Exemplos negativos reduzem confusão entre categorias similares.
  ! Categoria "informal": sem exemplos positivos (examples_pos).
  i Exemplos melhoram a precisão da classificação (Sampaio & Lycarião, 2021).
  ! Categoria "informal": sem exemplos negativos (examples_neg).
  i Exemplos negativos reduzem confusão entre categorias similares.
  v Fundidos: 4 categorias.
  ! Categoria "positivo": sem exemplos positivos (examples_pos).
  i Exemplos melhoram a precisão da classificação (Sampaio & Lycarião, 2021).
  ! Categoria "positivo": sem exemplos negativos (examples_neg).
  i Exemplos negativos reduzem confusão entre categorias similares.
  ! Categoria "neutro": sem exemplos positivos (examples_pos).
  i Exemplos melhoram a precisão da classificação (Sampaio & Lycarião, 2021).
  ! Categoria "neutro": sem exemplos negativos (examples_neg).
  i Exemplos negativos reduzem confusão entre categorias similares.
  v Fundidos: 3 categorias.
  ! Categoria "positivo": sem exemplos positivos (examples_pos).
  i Exemplos melhoram a precisão da classificação (Sampaio & Lycarião, 2021).
  ! Categoria "positivo": sem exemplos negativos (examples_neg).
  i Exemplos negativos reduzem confusão entre categorias similares.
  ! Categoria "neutro": sem exemplos positivos (examples_pos).
  i Exemplos melhoram a precisão da classificação (Sampaio & Lycarião, 2021).
  ! Categoria "neutro": sem exemplos negativos (examples_neg).
  i Exemplos negativos reduzem confusão entre categorias similares.
  v Fundidos: 3 categorias.
  ! Categoria "positivo": sem exemplos positivos (examples_pos).
  i Exemplos melhoram a precisão da classificação (Sampaio & Lycarião, 2021).
  ! Categoria "positivo": sem exemplos negativos (examples_neg).
  i Exemplos negativos reduzem confusão entre categorias similares.
  ! Categoria "neutro": sem exemplos positivos (examples_pos).
  i Exemplos melhoram a precisão da classificação (Sampaio & Lycarião, 2021).
  ! Categoria "neutro": sem exemplos negativos (examples_neg).
  i Exemplos negativos reduzem confusão entre categorias similares.
  v Fundidos: 4 categorias.
  ! Categoria "positivo": sem exemplos positivos (examples_pos).
  i Exemplos melhoram a precisão da classificação (Sampaio & Lycarião, 2021).
  ! Categoria "positivo": sem exemplos negativos (examples_neg).
  i Exemplos negativos reduzem confusão entre categorias similares.
  ! Categoria "neutro": sem exemplos positivos (examples_pos).
  i Exemplos melhoram a precisão da classificação (Sampaio & Lycarião, 2021).
  ! Categoria "neutro": sem exemplos negativos (examples_neg).
  i Exemplos negativos reduzem confusão entre categorias similares.
  ! Categoria "x": sem exemplos positivos (examples_pos).
  i Exemplos melhoram a precisão da classificação (Sampaio & Lycarião, 2021).
  ! Categoria "x": sem exemplos negativos (examples_neg).
  i Exemplos negativos reduzem confusão entre categorias similares.
  ! Categoria "y": sem exemplos positivos (examples_pos).
  i Exemplos melhoram a precisão da classificação (Sampaio & Lycarião, 2021).
  ! Categoria "y": sem exemplos negativos (examples_neg).
  i Exemplos negativos reduzem confusão entre categorias similares.
  v Fundidos: 4 categorias.
  Nenhuma modificação.
  ! Categoria "x": sem exemplos positivos (examples_pos).
  i Exemplos melhoram a precisão da classificação (Sampaio & Lycarião, 2021).
  ! Categoria "x": sem exemplos negativos (examples_neg).
  i Exemplos negativos reduzem confusão entre categorias similares.
  ! Categoria "y": sem exemplos positivos (examples_pos).
  i Exemplos melhoram a precisão da classificação (Sampaio & Lycarião, 2021).
  ! Categoria "y": sem exemplos negativos (examples_neg).
  i Exemplos negativos reduzem confusão entre categorias similares.
  v Fundidos: 4 categorias.
  
  -- Histórico: "tom_teste_cb2" --------------------------------------------------
  # A tibble: 1 x 3
    timestamp           action detail         
    <chr>               <chr>  <chr>          
  1 2026-08-07 23:34:17 merge  tom_teste + cb2
  ! Categoria "neutro": sem exemplos positivos (examples_pos).
  i Exemplos melhoram a precisão da classificação (Sampaio & Lycarião, 2021).
  ! Categoria "neutro": sem exemplos negativos (examples_neg).
  i Exemplos negativos reduzem confusão entre categorias similares.
  v 1 categoria adicionada: "neutro".
  i Codebook agora tem 3 categorias.
  ! Categoria "tecnico": sem exemplos positivos (examples_pos).
  i Exemplos melhoram a precisão da classificação (Sampaio & Lycarião, 2021).
  ! Categoria "tecnico": sem exemplos negativos (examples_neg).
  i Exemplos negativos reduzem confusão entre categorias similares.
  v 1 categoria adicionada: "tecnico".
  i Codebook agora tem 4 categorias.
  v 1 categoria removida: "tecnico".
  i Codebook agora tem 3 categorias.
  
  -- Histórico: "tom_teste" ------------------------------------------------------
  # A tibble: 3 x 3
    timestamp           action detail 
    <chr>               <chr>  <chr>  
  1 2026-08-07 23:34:17 add    neutro 
  2 2026-08-07 23:34:17 add    tecnico
  3 2026-08-07 23:34:17 remove tecnico
  
  -- Histórico: "tom_teste" ------------------------------------------------------
  # A tibble: 1 x 3
    timestamp           action detail
    <chr>               <chr>  <chr> 
  1 2026-08-07 23:34:17 add    neutro
  
  -- System prompt: "tom_teste" --------------------------------------------------
  (585 caracteres)
  --------------------------------------------------------------------------------
  Você é assistente de análise de conteúdo qualitativa.
  
  Classifique o tom do discurso.
  
  Cada texto deve ser classificado em EXATAMENTE UMA categoria.
  
  CATEGORIAS:
  - positivo: Tom propositivo e colaborativo.
    Exemplos positivos:
      - Proponho que trabalhemos juntos.
    Exemplos negativos:
      - Este governo e um fracasso.
  
  - negativo: Tom critico e confrontacional.
    Exemplos positivos:
      - Esta proposta vai arruinar o pais.
    Exemplos negativos:
      - Apresento esta emenda.
  
  Responda SEMPRE em JSON válido:
  {
    "categoria": "positivo|negativo"
    "raciocinio": "1 frase curta",
  } 
  --------------------------------------------------------------------------------
  
  -- System prompt: "tom_teste" --------------------------------------------------
  (585 caracteres)
  --------------------------------------------------------------------------------
  Você é assistente de análise de conteúdo qualitativa.
  
  Classifique o tom do discurso.
  
  Cada texto deve ser classificado em EXATAMENTE UMA categoria.
  
  CATEGORIAS:
  - positivo: Tom propositivo e colaborativo.
    Exemplos positivos:
      - Proponho que trabalhemos juntos.
    Exemplos negativos:
      - Este governo e um fracasso.
  
  - negativo: Tom critico e confrontacional.
    Exemplos positivos:
      - Esta proposta vai arruinar o pais.
    Exemplos negativos:
      - Apresento esta emenda.
  
  Responda SEMPRE em JSON válido:
  {
    "categoria": "positivo|negativo"
    "raciocinio": "1 frase curta",
  } 
  --------------------------------------------------------------------------------
  
  -- System prompt: "tom_teste" --------------------------------------------------
  (552 caracteres)
  --------------------------------------------------------------------------------
  Você é assistente de análise de conteúdo qualitativa.
  
  Classifique o tom do discurso.
  
  Cada texto deve ser classificado em EXATAMENTE UMA categoria.
  
  CATEGORIAS:
  - positivo: Tom propositivo e colaborativo.
    Exemplos positivos:
      - Proponho que trabalhemos juntos.
    Exemplos negativos:
      - Este governo e um fracasso.
  
  - negativo: Tom critico e confrontacional.
    Exemplos positivos:
      - Esta proposta vai arruinar o pais.
    Exemplos negativos:
      - Apresento esta emenda.
  
  Responda SEMPRE em JSON válido:
  {
    "categoria": "positivo|negativo"
  } 
  --------------------------------------------------------------------------------
  
  -- System prompt: "tom_teste" --------------------------------------------------
  (584 caracteres)
  --------------------------------------------------------------------------------
  Você é assistente de análise de conteúdo qualitativa.
  
  Classifique o tom do discurso.
  
  Cada texto deve ser classificado em EXATAMENTE UMA categoria.
  
  CATEGORIAS:
  - positivo: Tom propositivo e colaborativo.
    Exemplos positivos:
      - Proponho que trabalhemos juntos.
    Exemplos negativos:
      - Este governo e um fracasso.
  
  - negativo: Tom critico e confrontacional.
    Exemplos positivos:
      - Esta proposta vai arruinar o pais.
    Exemplos negativos:
      - Apresento esta emenda.
  
  Responda SEMPRE em JSON válido:
  {
    "categoria": "positivo|negativo"
    "raciocinio": "um parágrafo",
  } 
  --------------------------------------------------------------------------------
  ! Categoria "a": sem exemplos positivos (examples_pos).
  i Exemplos melhoram a precisão da classificação (Sampaio & Lycarião, 2021).
  ! Categoria "a": sem exemplos negativos (examples_neg).
  i Exemplos negativos reduzem confusão entre categorias similares.
  ! Categoria "b": sem exemplos positivos (examples_pos).
  i Exemplos melhoram a precisão da classificação (Sampaio & Lycarião, 2021).
  ! Categoria "b": sem exemplos negativos (examples_neg).
  i Exemplos negativos reduzem confusão entre categorias similares.
  
  -- System prompt: "multi" ------------------------------------------------------
  (246 caracteres)
  --------------------------------------------------------------------------------
  Você é assistente de análise de conteúdo qualitativa.
  
  Classifique.
  
  Um texto pode pertencer a MAIS DE UMA categoria.
  
  CATEGORIAS:
  - a: Def A.
  
  - b: Def B.
  
  Responda SEMPRE em JSON válido:
  {
    "categoria": "a|b"
    "raciocinio": "1 frase curta",
  } 
  --------------------------------------------------------------------------------
  ! Categoria "positive": sem exemplos positivos (examples_pos).
  i Exemplos melhoram a precisão da classificação (Sampaio & Lycarião, 2021).
  ! Categoria "positive": sem exemplos negativos (examples_neg).
  i Exemplos negativos reduzem confusão entre categorias similares.
  ! Categoria "negative": sem exemplos positivos (examples_pos).
  i Exemplos melhoram a precisão da classificação (Sampaio & Lycarião, 2021).
  ! Categoria "negative": sem exemplos negativos (examples_neg).
  i Exemplos negativos reduzem confusão entre categorias similares.
  Já em "en".
  ! Categoria "favoravel": sem exemplos positivos (examples_pos).
  i Exemplos melhoram a precisão da classificação (Sampaio & Lycarião, 2021).
  ! Categoria "favoravel": sem exemplos negativos (examples_neg).
  i Exemplos negativos reduzem confusão entre categorias similares.
  ! Categoria "favoravel2": sem exemplos positivos (examples_pos).
  i Exemplos melhoram a precisão da classificação (Sampaio & Lycarião, 2021).
  ! Categoria "favoravel2": sem exemplos negativos (examples_neg).
  i Exemplos negativos reduzem confusão entre categorias similares.
  i Verificando sobreposição entre definições...
  ! Categoria "economico": sem exemplos positivos (examples_pos).
  i Exemplos melhoram a precisão da classificação (Sampaio & Lycarião, 2021).
  ! Categoria "economico": sem exemplos negativos (examples_neg).
  i Exemplos negativos reduzem confusão entre categorias similares.
  ! Categoria "cultural": sem exemplos positivos (examples_pos).
  i Exemplos melhoram a precisão da classificação (Sampaio & Lycarião, 2021).
  ! Categoria "cultural": sem exemplos negativos (examples_neg).
  i Exemplos negativos reduzem confusão entre categorias similares.
  i Verificando sobreposição entre definições...
  v Nenhuma sobreposição detectada entre as definições.
  
  -- Confiabilidade inter-anotador (acR) --
  
  * Documentos comparados: 10
  * Categorias: conservador, progressista, tecnocratico
  
  Metrica                            Estimativa  IC 95%            Interpretacao
  ------------------------------------------------------------------------------------- 
  Percent Agreement                  0.800       [, ]              Muito bom
  Cohen's Kappa (unweighted)         0.688       [0.266, 1.109]    Substancial
  Fleiss' Kappa                      0.680       [0.233, 1.127]    Substancial
  Krippendorff's Alpha (nominal)     0.696       [, ]              Substancial
  
  Matriz de confusao:
                Predicted
  Gold           conservador progressista tecnocratico
    conservador            2            1            0
    progressista           0            4            0
    tecnocratico           0            1            2
  
  -- Recomendacoes de modelo acR -------------------------------------------------
  i Tarefa: "coding" | Budget: "medium" | Idioma: "pt"
  i Baseado em Gilardi et al. (2023, PNAS) e Tornberg (2023, PLOS ONE).
  
  -- Recomendacoes de modelo acR -------------------------------------------------
  i Tarefa: "coding" | Budget: "medium" | Idioma: "pt"
  i Baseado em Gilardi et al. (2023, PNAS) e Tornberg (2023, PLOS ONE).
  
  -- Recomendacoes de modelo acR -------------------------------------------------
  i Tarefa: "coding" | Budget: "medium" | Idioma: "pt"
  i Baseado em Gilardi et al. (2023, PNAS) e Tornberg (2023, PLOS ONE).
  
  -- Recomendacoes de modelo acR -------------------------------------------------
  i Tarefa: "coding" | Budget: "medium" | Idioma: "pt"
  i Baseado em Gilardi et al. (2023, PNAS) e Tornberg (2023, PLOS ONE).
  
  -- Recomendacoes de modelo acR -------------------------------------------------
  i Tarefa: "coding" | Budget: "medium" | Idioma: "pt"
  i Baseado em Gilardi et al. (2023, PNAS) e Tornberg (2023, PLOS ONE).
  
  -- Recomendacoes de modelo acR -------------------------------------------------
  i Tarefa: "coding" | Budget: "free" | Idioma: "pt"
  i Baseado em Gilardi et al. (2023, PNAS) e Tornberg (2023, PLOS ONE).
  
  -- Recomendacoes de modelo acR -------------------------------------------------
  i Tarefa: "coding" | Budget: "low" | Idioma: "pt"
  i Baseado em Gilardi et al. (2023, PNAS) e Tornberg (2023, PLOS ONE).
  
  -- Recomendacoes de modelo acR -------------------------------------------------
  i Tarefa: "coding" | Budget: "medium" | Idioma: "pt"
  i Baseado em Gilardi et al. (2023, PNAS) e Tornberg (2023, PLOS ONE).
  
  -- Recomendacoes de modelo acR -------------------------------------------------
  i Tarefa: "literature" | Budget: "high" | Idioma: "pt"
  i Baseado em Gilardi et al. (2023, PNAS) e Tornberg (2023, PLOS ONE).
  
  -- Recomendacoes de modelo acR -------------------------------------------------
  i Tarefa: "coding" | Budget: "medium" | Idioma: "pt"
  i Baseado em Gilardi et al. (2023, PNAS) e Tornberg (2023, PLOS ONE).
  Calculando confiabilidade em 10 documentos comuns...
  i Interpretação baseada em Landis & Koch (1977) e Gwet (2014).
  i IC 95% via bootstrap (n = 50).
  Calculando confiabilidade em 10 documentos comuns...
  i Interpretação baseada em Landis & Koch (1977) e Gwet (2014).
  i IC 95% via bootstrap (n = 50).
  Calculando confiabilidade em 10 documentos comuns...
  i Interpretação baseada em Landis & Koch (1977) e Gwet (2014).
  i IC 95% via bootstrap (n = 50).
  Calculando confiabilidade em 10 documentos comuns...
  i Interpretação baseada em Landis & Koch (1977) e Gwet (2014).
  i IC 95% via bootstrap (n = 50).
  Calculando confiabilidade em 5 documentos comuns...
  i Interpretação baseada em Landis & Koch (1977) e Gwet (2014).
  i IC 95% via bootstrap (n = 50).
  Calculando confiabilidade em 5 documentos comuns...
  i Interpretação baseada em Landis & Koch (1977) e Gwet (2014).
  i IC 95% via bootstrap (n = 50).
  i Amostra de 5 documentos selecionada (estratégia: "random").
  i Use `ac_qual_export_for_review()` para exportar para Excel.
  i Amostra de 3 documentos selecionada (estratégia: "uncertainty").
  i Use `ac_qual_export_for_review()` para exportar para Excel.
  i Amostra de 6 documentos selecionada (estratégia: "stratified").
  i Use `ac_qual_export_for_review()` para exportar para Excel.
  i Amostra de 4 documentos selecionada (estratégia: "disagreement").
  i Use `ac_qual_export_for_review()` para exportar para Excel.
  i Amostra de 10 documentos selecionada (estratégia: "random").
  i Use `ac_qual_export_for_review()` para exportar para Excel.
  i Amostra de 3 documentos selecionada (estratégia: "uncertainty").
  i Use `ac_qual_export_for_review()` para exportar para Excel.
  i Amostra de 5 documentos selecionada (estratégia: "random").
  i Use `ac_qual_export_for_review()` para exportar para Excel.
  i Amostra de 4 documentos selecionada (estratégia: "random").
  i Use `ac_qual_export_for_review()` para exportar para Excel.
  i Amostra de 3 documentos selecionada (estratégia: "random").
  i Use `ac_qual_export_for_review()` para exportar para Excel.
  i Amostra de 5 documentos selecionada (estratégia: "random").
  i Use `ac_qual_export_for_review()` para exportar para Excel.
  ! Categoria "favor": sem exemplos negativos (examples_neg).
  i Exemplos negativos reduzem confusão entre categorias similares.
  ! Categoria "contra": sem exemplos positivos (examples_pos).
  i Exemplos melhoram a precisão da classificação (Sampaio & Lycarião, 2021).
  ! Categoria "contra": sem exemplos negativos (examples_neg).
  i Exemplos negativos reduzem confusão entre categorias similares.
  v Relatorio salvo em '/Volumes/Temp/tmp/RtmpCRWd5M/file686e16a55155.md'
  ! Categoria "favor": sem exemplos negativos (examples_neg).
  i Exemplos negativos reduzem confusão entre categorias similares.
  ! Categoria "contra": sem exemplos positivos (examples_pos).
  i Exemplos melhoram a precisão da classificação (Sampaio & Lycarião, 2021).
  ! Categoria "contra": sem exemplos negativos (examples_neg).
  i Exemplos negativos reduzem confusão entre categorias similares.
  v Report saved to '/Volumes/Temp/tmp/RtmpCRWd5M/file686e64538142.md'
  ! Categoria "favor": sem exemplos negativos (examples_neg).
  i Exemplos negativos reduzem confusão entre categorias similares.
  ! Categoria "contra": sem exemplos positivos (examples_pos).
  i Exemplos melhoram a precisão da classificação (Sampaio & Lycarião, 2021).
  ! Categoria "contra": sem exemplos negativos (examples_neg).
  i Exemplos negativos reduzem confusão entre categorias similares.
  v Relatorio salvo em '/Volumes/Temp/tmp/RtmpCRWd5M/file686e1ee325fc.md'
  ! Categoria "favor": sem exemplos negativos (examples_neg).
  i Exemplos negativos reduzem confusão entre categorias similares.
  ! Categoria "contra": sem exemplos positivos (examples_pos).
  i Exemplos melhoram a precisão da classificação (Sampaio & Lycarião, 2021).
  ! Categoria "contra": sem exemplos negativos (examples_neg).
  i Exemplos negativos reduzem confusão entre categorias similares.
  ! Categoria "favor": sem exemplos negativos (examples_neg).
  i Exemplos negativos reduzem confusão entre categorias similares.
  ! Categoria "contra": sem exemplos positivos (examples_pos).
  i Exemplos melhoram a precisão da classificação (Sampaio & Lycarião, 2021).
  ! Categoria "contra": sem exemplos negativos (examples_neg).
  i Exemplos negativos reduzem confusão entre categorias similares.
  v Relatorio salvo em '/Volumes/Temp/tmp/RtmpCRWd5M/file686e40ec9607.md'
  Saving _problems/test-plots-snapshot-56.R
  [ FAIL 1 | WARN 2 | SKIP 18 | PASS 744 ]
  
  ══ Skipped tests (18) ══════════════════════════════════════════════════════════
  • On CRAN (17): 'test-ac_fetch_camara.R:111:3', 'test-ac_fetch_camara.R:138:3',
    'test-ac_fetch_camara.R:154:3', 'test-ac_fetch_senado.R:2:3',
    'test-ac_fetch_senado.R:21:3', 'test-ac_qual_code.R:84:3',
    'test-ac_qual_code.R:117:3', 'test-ac_qual_code.R:149:3',
    'test-ac_qual_code.R:174:3', 'test-ac_qual_codebook.R:143:3',
    'test-ac_qual_codebook.R:421:3', 'test-ac_qual_codebook.R:472:3',
    'test-ac_qual_search_literature.R:113:3',
    'test-ac_qual_search_literature.R:141:3',
    'test-ac_qual_search_literature.R:155:3',
    'test-ac_qual_search_literature.R:183:3',
    'test-ac_qual_search_literature.R:214:3'
  • no Google credentials available (1): 'test-ac_ellmer_chat.R:37:7'
  
  ══ Failed tests ════════════════════════════════════════════════════════════════
  ── Failure ('test-plots-snapshot.R:56:3'): ac_plot_top_terms() gera ggplot valido ──
  Expected `"labels" %in% names(p)` to be TRUE.
  Differences:
  `actual`:   FALSE
  `expected`: TRUE 
  
  
  [ FAIL 1 | WARN 2 | SKIP 18 | PASS 744 ]
  Error:
  ! Test failures.
  Execution halted