GOVERNOS DIGITAIS: PADRONIZAÇÃO E MODERNIZAÇÃO DO PORTAL DA TRANSPARÊNCIA E DADOS ABERTOS DO MUNICÍPIO DE LAJEADO
Bibliographic record
Abstract
No cenário público, o acesso à informação é um fator importante para a população em geral. Os cidadãos sentem-se seguros e confiantes ao saber a finalidade destinada ao dinheiro pago em impostos e tarifas. Por meio de lei, municípios, estados e federação obrigaram-se a publicar mensalmente informações relacionadas com gastos oriundos de despesas com licitações, folha de pagamento e empenhos, por exemplo. O site do Portal da Transparência busca oferecer acesso às informações por consultas e filtros. No entanto, o formato dos dados não é padronizado, sendo apresentados em arquivos Txt, Pdf, Csv ou somente em vídeo, sem exportação. Como forma de facilitar o acesso aos dados públicos, o objetivo desse trabalho foi desenvolver uma nova proposta de portal da transparência. Para essa nova proposta foi considerado uma interface de fácil compreensão, consultas em vídeo e também exportações, permitindo ao cidadão simplicidade nas consultas. Além disso, com o intuito de fomentar novos negócios por meio do acesso à informação, implementou-se um recurso denominado Web Service, para acesso via software. Nessa segunda modalidade de acesso, desenvolvedores podem obter as informações de maneira simples e padronizada, permitindo avaliação dos dados, identificando padrões e estabelecendo métricas. O sistema desenvolvido foi validado por um conjunto de usuários que julgou o novo portal mais eficiente e intuitivo.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".