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Enregistrement W1513645056 · doi:10.15353/joci.v7i1-2.2560

Internet use in Brazil: speeding up or lagging behind?

2011· article· en· W1513645056 sur OpenAlexvenueno aff
Gilda Olinto, Suely Fragoso

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Community Informatics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueICT Impact and Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésThe InternetLaggingDigital divideAppropriationPopulationInternet accessDemocratizationEconomic growthInequalityCensusPolitical scienceBusinessSociologyEconomicsComputer scienceDemographyPoliticsWorld Wide WebDemocracy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The evolution of internet access and use in Brazil in the direction of social inclusiveness and to guarantee uses that promote individual and community development is the focus of the present paper. Previous evidence on the subject initially presented indicates the prevalence of contrasting aspects: some outstanding positive initiatives and results towards democratization of the internet, as well as the maintenance of great digital inequalities. New evidence on the evolution of internet access and use is also discussed herein, based on analyses of longitudinal data obtained from the Brazilian Census Bureau’s Annual Survey (IBGE/PNAD, 2005, 2008). After describing aspects of increase in access to the internet, we focus on the evolution of different types of everyday life internet uses, particularly those that might contribute to individual and community development. How accesses and uses are gradually incorporating the less privileged sectors of the Brazilian adult population is also considered in the analyses. The results obtained reinforce the previous contrasting evidences: outstanding growth in access and in diversified uses are observed - suggesting intensive appropriation of internet technology and resources by the population - as well as the persistence of great inequalities. These circumstances indicate that the digital divide in Brazil is still a great challenge to be faced through comprehensive and long-term policies and initiatives.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,418

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,109
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,183 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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