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Enregistrement W3172886276 · doi:10.15603/2176-1094/rcd.v16n16p129-155

Novas tecnologias, capitalismo de dados e a dinâmica de proteção dos direitos fundamentais

2021· article· pt· W3172886276 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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueRevista do Curso de Direito · 2021
Typearticle
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiqueBrazilian Legal Issues
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceDemocracyFundamental rightsCapitalismSociologyPhilosophyHuman rightsLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

O presente artigo busca compreender a evolução histórica dos direitos fundamentais, o avanço das novas tecnologias na era digital em que vivemos e novo modelo de capitalismo de dados. Dada a importância dos três assuntos em nossa sociedade buscamos compreender como as tecnologias que viabilizam o capitalismo pautado na obtenção e processamento de dados pessoais, atualmente ativo mais valioso das empresas, impacta a dinâmica de proteção dos direitos fundamentais já consagrados, e traz à discussão questões como o modelo de liberdade vigiada que presenciamos com o advento da internet, redes sociais e modernos aparelhos celulares; além da lógica de facilidade e comodidades que impute, de maneira sutil, o capitalismo de dados que nos torna cada vez mais reféns das escolhas feitas pelas grandes empresas. E até mesmo a aparente liberdade democrática que pode estar se tornando uma democracia manipulada, ou seja, uma imposição revestida de aparente escolha da maioria. Por fim, demonstraremos a proteção de dados pessoais em uma sociedade com grandes avanços tecnológicos que se torna tão fundamental em erguê-la ao rol de direitos de maior proteção jurídica, os direitos fundamentais.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,821
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,315 · 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