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Enregistrement W4307637828 · doi:10.15603/2176-1094/rcd.v17n17p77-94

Os desafios do direito na era da tecnologia: O uso de drones e suas implicações

2022· article· pt· W4307637828 sur OpenAlexaff
Ana Paula Rodrigues Tuler, Bárbara Mourão Sachett

Notice bibliographique

RevueRevista do Curso de Direito · 2022
Typearticle
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiqueBrazilian Legal Issues
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Com o avanço tecnológico ,promovido pelo desenvolvimento digital ,tem se identificado uma série de impactos no meio social, exigindo readequações em todas as esferas que compõe as atividades basilares da sociedade, a exemplo das esferas econômica, política, jurídica e afins. O advento dos drones como tecnologias emergentes tem galgado patamares distintos e expressivos nas mais diversas sociedades, sendo o equipamento utilizado tanto por forças militares, quanto pela população em geral. Temática esta que oportuniza uma série de debates sobre as implicâncias que tais tecnologias podem trazer, uma vez que refletem em direitos pré-conquistados e positivados, no Brasil. Destaca-se os direitos da personalidade, tal qual a imagem, a privacidade e intimidade. O objetivo desta pesquisa é apontar quais as implicâncias e desafios gerados pelo avanço do uso de drones para o direito brasileiro. As metodologias que conduziram a pesquisa foram as de revisão bibliográfica e análise documental, utilizando-se de estudos científicos, doutrinas, legislações, dados estatísticos e jornalísticos. Trata-se de uma pesquisa de abordagem qualitativa, natureza básica, objetivos exploratórios e descritivos, bem como de abordagens bibliográfica e documental. O método hipotético-dedutivo foi aplicado para possibilitar um diálogo crítico estabelecido pela autora em confronto com os resultados extraídos. As considerações finais da pesquisa evidenciam que o consumo livre e o irrestrito uso de drones podem incorrer em violações graves quantos aos direitos da personalidade e outros, promovendo danos e, até mesmo, materializando crimes que ferem a dignidade humana dos indivíduos.

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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,713
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,308 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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