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GOVERNOS DIGITAIS: PADRONIZAÇÃO E MODERNIZAÇÃO DO PORTAL DA TRANSPARÊNCIA E DADOS ABERTOS DO MUNICÍPIO DE LAJEADO

2020· article· pt· W3017243324 on OpenAlexaff
Fabrício Pretto, Mathias Horn

Bibliographic record

VenueRevista Destaques Acadêmicos · 2020
Typearticle
Languagept
FieldDecision Sciences
TopicBusiness and Management Studies
Canadian institutionsNovelis (Canada)
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesGeographyPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.800
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0050.002
Open science0.0040.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

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.

Opus teacher head0.116
GPT teacher head0.344
Teacher spread0.228 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2020
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