“Don’t LAI to me”: a thematic analysis of Brazil’s first newsletter focusing on access to information
Notice bibliographique
Résumé
Access to information (ATI) policies and legislations emerged globally from the need to enhance democratic systems, by allowing citizens to monitor political decisions and contribute to social change. However, ATI does not always play out in reality as it’s spelled out on paper. Brazil is one of the many countries that suffers from flawed access to information laws, with not-so-transparent documents being an all-too-common experience for requesters. \nFiquem Sabendo is an independent data agency that fights to hold the Brazilian ATI system to account. It is an organization committed to public transparency and, since 2019, has published 158 issues of the newsletter “Don’t LAI to me”, which includes “unpublished databases, news, tips and reports produced on or based on data obtained via ATI.” \nThrough a detailed a thematic analysis of 147 issues of the newsletter, this research project sought to observe whether it fulfills the journalistic role of “the watchdog,” and what other theoretical roles of journalism are expressed in its content. The research also examines the tools the newsletter provides citizens to help others access public resources and information in an autonomous way. One research goal is to answer the question of how the newsletter mobilizes key concepts in access to information legislation, like “human rights,” “transparency,” and “objectivity.” Overall, the driving goal of this research is to increase awareness about the LAI in Brazil and to add to discussions in the field, highlighting barriers and opportunities for improvement in information dissemination through the lens of journalism.
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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 | 0,020 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,013 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».