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Enregistrement W3047403356 · doi:10.5430/ijba.v11n5p1

Artificial Intelligence and the 2020 Municipal Elections in Brazil

2020· article· en· W3047403356 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Business Administration · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitical Dynamics in Latin America
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiscernmentPoliticsContext (archaeology)Adaptation (eye)Argument (complex analysis)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Social mediaPublic relationsSpace (punctuation)Social distancePolitical sciencePublic opinionPandemicSociologyPolitical economyComputer scienceLawEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main purpose is to examine the possible role of artificial intelligence (AI) in the uncertain context of the 2020 municipal elections in Brazil. The central argument indicates that, regardless of when the elections are held, the COVID-19 pandemic opened spaces for candidates to build their political platforms on the initiatives to combat the disease, but also the opportunity for the dissemination of fake news and profiles regarding the spread of the new coronavirus and social distancing and quarantine measures with political purposes. The electoral discourse has increasingly used technologies and data such as voters’ concerns, preferences, and oppositions, collected on social networks through AI. New data-based technologies can give rise to an unreal, induced, forged public opinion, in the same way that they can bring greater possibilities of discernment to the voter. The situation requires a more robust regulation for AI, but there are still many unregulated aspects and obstacles for the implementation of an effective regulation of online activities in Brazil, such as the poor adaptation of the legal space to highly volatile phenomena.

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.

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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,665
Score d'incertitude au seuil0,337

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,329 · 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