Brazilian Digital Inclusion Public Policy: achievements and challenges
Notice bibliographique
Résumé
Brazilian Digital Inclusion Public Policy: achievements and cha This article presents the achievements and challenges of the digital inclusion public policy in Brazil from the perspective of agents working within the Federal Government. It starts with statistics on access to ICT infrastructure in general as well as the actual location of Internet use and socio-economic profile of the users. These indicators relate to the Federal Government strategies to face the digital divide. Three main strategies guide the implementation of the digital inclusion public policy: home access, school and community access centers. Effort is made to supply equipments, connectivity, human resources and capacity building programs, monitored by constant evaluation and indicator building processes. Among many ongoing initiatives, the Computers for Inclusion project (inspired by the Canadian Computers for Schools) and the National Digital Inclusion Observatory are explained in detail. The major challenges are then presented: broadband access in all regions; funds for the maintenance of existing infrastructure; local content production; qualified digital inclusion agents; participatory steering mechanisms for programs, community centers and schools; expanding the numbers of digital inclusion units; co-responsibility among Federal, State and Municipal levels. The conclusion ponders that while many results were achieved in implementing and measuring the strategies for bridging the digital divide, overcoming the stated challenges needs the effective involvement of Government in all its levels in partnership with society.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».