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Enregistrement W2784090143 · doi:10.1590/1679-395154831

Cartografia das controvérsias na arena pública da corrupção eleitoral no Brasil

2017· article· pt· W2784090143 sur OpenAlexaff
Rubens Lima Moraes, Carolina Andion, Josiani Lúcia Pinho

Notice bibliographique

RevueCadernos EBAPE BR · 2017
Typearticle
Languept
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Resumo Este artigo explora o debate na arena pública da corrupção eleitoral no Brasil, sob o prisma da sociologia pragmática, buscando mapear e desdobrar suas principais controvérsias. Adotando os postulados da Teoria do Ator-Rede (LATOUR, 2007; 2012; 2014), buscamos compreender como a arena pública da corrupção eleitoral se (re) configura ao longo do tempo e como esse problema público é visto, interpretado e quais soluções são propostas. Trata-se, portanto, de visualizar a “balística”, ou seja, a trajetória não linear do problema público ao longo do tempo (CHATEAURAYNAUD, 2011). Para tanto, usamos como enfoque metodológico a “cartografia de controvérsias” (VENTURINI, 2010; 2012, VENTURINI, RICCI e MAURI et al., 2015), analisando a arena pública em três campos: político (por meio do levantamento de notícias do jornal Folha de São Paulo), científico (em pesquisa nas bases de dados) e técnico-legal (com o exame das leis mais importantes referentes à matéria). O mapeamento teve como ponto de partida o ano de 1988, marco da abertura democrática no Brasil, e foi feito até 2014, permitindo identificar os principais atores-rede porta-vozes do problema público, suas declarações, os temas das controvérsias que emergem no debate e as visões de mundo elaboradas ao longo do tempo sobre o problema público. Com isso, ilustramos o processo de configuração (CEFAÏ, 1996) ou, ainda, de translação (LATOUR, 2012) que vive o problema público e influencia sua definição, as formas de interpretá-lo e também de enfrentá-lo.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,240
Score d'incertitude au seuil0,478

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0090,013
Études des sciences et des technologies0,0080,009
Communication savante0,0090,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,239 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations10
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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