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Enregistrement W2961465142 · doi:10.17808/des.54.799

A resolução online de litígios (ODR) na administração pública: o uso da tecnologia como estímulo à transparência

2019· article· pt· W2961465142 sur OpenAlexaff
Fernando Amorim, Ricardo Schneider Rodrigues

Notice bibliographique

RevueRevista Direito Estado e Sociedade · 2019
Typearticle
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiqueBrazilian Legal Issues
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhysicsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neste trabalho é analisada a possibilidade de se utilizar a Resolução Online de Litígios (ODR) como meio de fomentar a transparência pública e solucionar eventuais conflitos surgidos entre a administração e o cidadão, bem como a viabilidade de sua integração ao processo judicial, naqueles casos em que não se alcançar uma solução. O trabalho é desenvolvido a partir de pesquisa bibliográfica, abordada qualitativamente e da metodologia dedutiva. O ordenamento jurídico brasileiro permite o uso da ODR pela administração pública, evitando a judicialização de questões de baixa complexidade e oportunizando ao gestor a correção de falhas de transparência. É possível acoplar uma plataforma ODR aos Serviços de Informação ao Cidadão ou aos Portais da Transparência, mantidos pelo poder público, de modo a alcançar uma rápida resolução de eventuais litígios relacionados à transparência pública, sem sobrecarregar o judiciário. Nos casos em que não se alcançar uma solução via ODR, é cabível a sua integração a um processo judicial eletrônico subsequente, adaptando-se o procedimento comum, de modo a aproveitar-se as etapas já desenvolvidas anteriormente, com fundamento na cláusula geral de negociação processual do artigo 190 do CPC. Cumpre avaliar a conveniência de celebrar protocolos ou acordos institucionais com a finalidade de ajustar uma política pública de justiça, voltada ao estímulo da consensualidade e à rápida solução dos conflitos.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,100
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,100
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0190,015
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,005

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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