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Enregistrement W4406132370 · doi:10.1080/19460171.2024.2449381

Articulating AI futures for Brazil: on different regimes of technological solutionism

2025· article· en· W4406132370 sur OpenAlexaff
Guilherme Cavalcante Silva

Notice bibliographique

RevueCritical Policy Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Technological Innovation
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFutures contractSociologyPolitical scienceEconomic geographyRegional scienceEconomicsFinancial economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study of expectations in innovation policy has gained prominence over the past decade . A key concern has been the belief that complex social problems can ultimately be resolved through technological innovation, a perspective termed technological solutionism. However, the existing literature mainly focuses on North America and Europe, offering a homogeneous understanding of technological solutionism and a normative view of how these expectations affect the Global South . This paper employs critical discourse analysis, in dialogue with the sociology of expectations, and Latin American science and technology studies, to examine technological solutionism in connection with two recent Brazilian policy documents: the Brazilian Strategy of Artificial Intelligence (EBIA) and the Fapesp Call for Applied AI Research Centers. It argues that, in Brazil, technological solutionism is linked to a very specific concern: the one of dependency. Thus, adopting technosolutionist imperatives would be seen as the best remedy against ‘underdevelopment’, impeling Brazil to ‘leapfrog’ and catch-up advanced nations. The paper calls for critical approaches to regimes of technological solutionism whose consolidation and hegemony are tied to the role Global South countries have in global capitalism and international policy.

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)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0050,018
Communication savante0,0110,011
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,291 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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