PERSPECTIVAS DAS CIDADES INTELIGENTES NA ADMINISTRAÇÃO PÚBLICA EM TEMPOS DE TRANSFORMAÇÃO DIGITAL
Bibliographic record
Abstract
Este trabalho tem o objetivo de desvelar as perspectivas das cidades inteligentes junto a administração pública, quanto à realidade das transformações digitais. E traz como objetivo específico realizar uma exploração bibliográfica nas bases de dados BDTD e SPELL no período de 2014 a 2020. Para tanto, este artigo utiliza-se da abordagem qualitativa, com vertentes exploratória e descritiva, de procedimentos de pesquisa bibliográfica, por meio de livros, teses e legislações pertinentes.Os resultados apontam para os desafios na implementação de inovações em tecnologias da informação e comunicação (TICs) para a criação de cidades inteligentes, proporcionando maior efetividade na gestão pública e, também, viabilizando o desenvolvimento sustentável das cidades brasileiras, com tendência a se ampliar o número de publicações científicas sobre a temática em todas as regiões do país. A principal contribuição deste trabalho é auxiliar na análise geral sobre as cidades inteligentes no Brasil, além de abrir espaço para o debate sobre a necessidade de uma visão ampla do conceito dessas cidades, no âmbito da pesquisa científica, que vão muito além da elaboração de Tecnologias da Informação e da Comunicação, apresentada neste artigo.
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 | 0.008 | 0.024 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.014 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".