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Enregistrement W4365520116 · doi:10.47402/ed.ep.c202322021792

CONTRIBUIÇÕES DO SEI COMO FERRAMENTA EM PROCESSOS ADMINISTRATIVOS NAS ORGANIZAÇÕES PÚBLICAS

2023· book-chapter· pt· W4365520116 sur OpenAlexaff
Wellington da Silva Ferreira de Arruda, Joaes dos Santos Oliveira Mota, Alex de Oliveira Serafim, Lucas Luis de Oliveira Silva, Alessandra Carla Ceolin, Rafaela Rodrigues Lins

Notice bibliographique

RevueEditora e-Publicar eBooks · 2023
Typebook-chapter
Languept
DomaineDecision Sciences
ThématiqueBusiness and Management Studies
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

O consumo desenfreado do papel acaba promovendo impactos ambientais.Diante dessa visão, iniciou-se a utilização de sistemas que evitam o consumo excessivo de papel, entre eles o Sistema de Informação Eletrônico (SEI), que promove o trabalho rápido e econômico quanto ao uso do papel, além de outras vantagens.Este estudo tem o objetivo de analisar as principais vantagens do SEI como ferramenta capaz de reduzir a utilização de papel e foi desenvolvido a partir de pesquisas em livros, artigos científicos e demais publicações bibliográficas.Constatou-se que há publicações abrangendo a temática e que as discussões geram em torno de que o consumo excessivo e a produção ocasionam impactos ambientais que repercutem socialmente.Conclui-se que toda essa preocupação quanto ao impacto ambiental tem que ser absorvido de maneira consciente e que o SEI é uma maneira de combate à tal problemática.O cenário de aplicação do SEI muda a forma como são geridos os processos e documentos administrativos nas repartições públicas.O sistema utiliza artefatos tecnológicos que possibilitam maior agilidade, segurança e economia de recursos ao trâmite processual.Os dados esperados pelos órgãos que aderiram ao sistema apontam uma relação direta com a redução expressiva nas despesas públicas.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0040,009
Communication savante0,0180,011
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,228 · 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
GenreAutre

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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