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O Formato de Documento Portátil (PDF) se tornou um dos padrões mais usados para armazenamento e compartilhamento de documentos. Artigos científicos, propostas de projetos, contratos, livros e documentos jurídicos são normalmente armazenados e distri buídos como arquivos PDF. Embora a extração do conteúdo textual de documentos PDF originados de forma digital possa ser feita com alta precisão, se o documento consistir em uma imagem digitalizada, o Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR) é normal mente necessário. A saída do OCR pode ser ruidosa, especialmente quando a qualidade da imagem digitalizada é ruim – muito comum em documentos históricos –, o que por sua vez pode impactar tarefas posteriores, como Recuperação de Informação (IR). O pós processamento de documentos OCR é uma alternativa para corrigir erros de extração e, intuitivamente, melhorar os resultados em tarefas posteriores. Este trabalho avalia o im pacto da extração e correção de OCR em IR. Comparamos diferentes métodos de extração e correção em textos extraídos por OCR de documentos escaneados reais. Para avaliar as tarefas de IR, o paradigma padrão requer uma coleção de testes com documentos, consul tas e julgamentos de relevância. A criação de coleções de teste requer um esforço humano significativo, principalmente na realização dos julgamentos de relevância. Como resul tado, ainda existem muitos domínios e idiomas que, até hoje, carecem de um ambiente de teste para avaliação adequada. O português é um exemplo de uma importante língua mundial que tem sido negligenciada em termos de pesquisas de IR - a única coleção de testes disponível é composta por notícias de 1994 e uma centena de consultas. Com o objetivo de preencher essa lacuna, desenvolvemos a REGIS (Retrieval Evaluation for Ge oscientific Information Systems), uma coleção de testes para o domínio geocientífico em português. REGIS contém 20 mil documentos e 34 tópicos de consulta, juntamente com julgamentos de relevância. Nossos resultados dos experimentos utilizando a REGIS mos traram que, em média, para o conjunto completo de tópicos de consulta, as métricas de qualidade de recuperação variam muito pouco. No entanto, uma análise mais detalhada revelou que a maioria dos tópicos de consulta melhorou com a correção de erros. The Portable Document Format (PDF) has become the de facto standard for document storage and sharing. Scientific papers, project proposals, contracts, books, legal doc uments are typically stored and distributed as PDF files. While extracting the textual contents of born-digital PDF documents can be done with high accuracy, if the document consists of a scanned image, Optical Character Recognition (OCR) is typically required. The output of OCR can be noisy, especially when the quality of the scanned image is poor – really common on historical documents –, which in turn can impact downstream tasks such as Information Retrieval (IR). Post-processing OCR-ed documents is an alternative to fix extraction errors and, intuitively, improve the results of downstream tasks. This work evaluates the impact of OCR extraction and correction on IR. We compared dif ferent extraction and correction methods on OCR-ed data from real scanned documents. To evaluate IR tasks, the standard paradigm requires a test collection with documents, queries, and relevance judgments. Creating test collections requires significant human ef fort, mainly for providing relevance judgments. As a result, there are still many domains and languages that, to this day, lack a proper evaluation testbed. Portuguese is an example of a major world language that has been overlooked in terms of IR research – the only test collection available is composed of news articles from 1994 and a hundred queries. With the aim of bridging this gap, we developed REGIS (Retrieval Evaluation for Geosci entific Information Systems), a test collection for the geoscientific domain in Portuguese. REGIS contains 20K documents and 34 query topics along with relevance assessments. Our results from the experiments with REGIS showed that on average for the complete set of query topics, retrieval quality metrics change very little. However, a more detailed analysis revealed that most query topics improved with error correction.