Impactos da Inteligência Artificial nos processos de adoção
Notice bibliographique
Résumé
O artigo científico aborda a morosidade nos processos de adoção no Brasil, destacando a inteligência artificial no sistema jurídico, questões éticas e expectativas de melhoria na celeridade dos processos, além da proteção psicológica das crianças e adolescentes conforme o Estatuto da Criança e do Adolescente. Também discute o acesso à justiça e a desburocratização dos processos legais. Para uma compreensão abrangente, é necessário considerar os aspectos positivos e desafios associados, incluindo implicações éticas, sociais, econômicas e legais. Os obstáculos incluem burocracia, falta de estrutura e capacitação, problemas documentais, complexidade das questões e falta de incentivo. Abordar esses problemas requer melhorias na legislação, investimento em estrutura e conscientização. O artigo vislumbra expectativas de processos mais céleres, destacando o potencial da inteligência artificial para promover o bem-estar das crianças e adolescentes e garantir sua proteção integral.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,012 |
| Communication savante | 0,015 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».