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Enregistrement W4251023402 · doi:10.20873/uft.2359-0106.2017.v4n1.p114-136

A participação popular na construção da política pública sobre mudança climática: audiência judicial participativa e consulta pública

2017· article· pt· W4251023402 sur OpenAlexaff
Simone Hegele Bolson, Napoleão Miranda

Notice bibliographique

RevueRevista Vertentes do Direito · 2017
Typearticle
Languept
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Sustainability and Education
Établissements canadiensDiscovery Air (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Atendendo às diretrizes internacionais, o Brasil adotou uma política pública de combate e prevenção às mudanças climáticas através da lei 12.187/09 (PNMC); tendo sido consagrado, entre outros, o princípio da participação cidadã. Essa lei está sendo implementada aos poucos e, em âmbito estadual, dentre outras unidades federativas, o estado do Rio Grande do Sul promulgou lei com o mesmo objetivo; a lei 13.594/10 (PGMC) albergou as mesmas diretrizes e princípios da PNMC. Contudo, embora a previsão da participação popular nas questões referentes às mudanças climáticas, ela ainda é incipiente, o que acaba se constituindo em obstáculo à construção de uma cidadania ambiental plena, conforme se infere dos dados referentes à consulta pública realizada sobre o Plano Nacional de Adaptação às Mudanças Climáticas (PNA). No plano jurídico-processual, porém, a possibilidade da realização de uma audiência judicial participativa pode se constituir em um dos modos de concretização do princípio da participação cidadã. O método utilizado no presente trabalho é o indutivo, alicerçando-se na análise de dados disponibilizados pela Agência Nacional de Água (ANA) e Ministério do Meio Ambiente (MMA) e obras de referência na área da política pública sobre mudanças climáticas, além de artigos pertinentes ao tema.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,156

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0120,017
Communication savante0,0110,004
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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