Leveraging digital public infrastructures for the common good to promote inclusive and sustainable economic development in Brazil
Notice bibliographique
Résumé
The Government of Brazil is implementing an agenda of economic transformation that aims to bring economic, social and environmental priorities into alignment. Realising its full potential will require a parallel agenda of state transformation, to empower the public service with the policies, tools, institutions and capabilities needed to successfully direct growth and shape markets that work for the people of Brazil and for the planet. Thoughtful design and governance of Digital Public Infrastructures (DPI) are a critical part of this agenda. DPI — shared digital systems that are secure, interoperable, based on open standards and promote access to services for everyone — can be designed according to “common good” principles and oriented around policy priorities. This working paper explores the challenges and opportunities of leveraging DPI to support Brazil’s economic transformation, building on Brazil’s history of digital transformation initiatives. It looks at what this approach could mean for Brazil’s Rural Environmental Registry (CAR) as an illustrative case study. This working paper was used to inform a virtual workshop held remotely on September 20th, 2024, with representatives of 29 organizations. It has been updated to reflect the insights shared by participants. This working paper was written as part of a project funded by the Open Society Foundations, led by Professor Mariana Mazzucato (PI) with Professor David Eaves as Co-PI of the Digital Public Infrastructure workstream, as part of a partnership between the Institute for Innovation and Public Purpose (IIPP) and Brazil’s Ministry of Management and Innovation in Public Services (MGI).
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».