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Enregistrement W7117551984 · doi:10.70690/x6qeny39

Consensualismo nos Tribunais de Contas

2025· article· W7117551984 sur OpenAlexaff
Sandra Suely Do Vale Correa, Lucianna Souza Costa, Waldir Jorge Ladeira dos Santos, Antonio Ranha

Notice bibliographique

RevueSíntese. · 2025
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueBrazilian Legal Issues
Établissements canadiensDiscovery Air (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Frente às mudanças normativas que buscam consolidar uma administração pública cada vez mais orientada pela eficiência e por resultados, o artigo aborda a evolução e as perspectivas da adoção de câmaras, mesas e secretarias como mecanismo inovador na solução consensual de conflitos no âmbito dos Tribunais de Contas. O problema central da pesquisa consiste em compreender como o consensualismo tem evoluído nos Tribunais de Contas e quais são suas perspectivas para o futuro. A construção colaborativa, por meio de soluções ágeis e eficazes para matérias de destacada relevância e de alto grau de complexidade, ganha destaque pela celeridade, economia e impacto social gerado. A mudança de paradigma - de um controle exclusivamente sancionador para um modelo dialógico e preventivo – abre margem para as práticas consensuais. Acordos com força vinculante passam a orientar e fortalecer, em tempo real, a gestão e as políticas públicas. A metodologia adotada funda-se em pesquisa bibliográfica e análise documental, numa abordagem metodológica de natureza básica e propósito exploratório. A análise considerou o recorte temporal entre janeiro de 2020 a março de 2025 com fontes selecionadas por sua relevância, em sites especializados. Dentre os principais achados destaca-se a necessidade de maturação da prática, bem como a implementação de mecanismos de medição de desempenho dos acordos celebrados, como forma de avaliar o impacto dessas soluções na entrega de serviços e políticas públicas relevantes à população. Os resultados indicam, ademais, a pertinência de uma apuração mais aprofundada, objetivando uma compreensão mais ampla e precisa sobre o tema.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,793
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,348 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2025
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