Recomendações da Diplomática para o uso de documentos arquivísticos digitais nas plataformas do tipo blockchain
Bibliographic record
Abstract
Os avanços tecnológicos ocorridos no século XXI, influenciaram na forma como as pessoas vem registrando as suas informações, ocorre que cada vez mais sistemas do tipo Blockchain são desenvolvidos para oferecer praticidade, rapidez, segurança e transparência no momento do registro suas informações. Diante desse contexto, diversos documentos estão sendo produzidos sem as devidas orientações estabelecidas pela Diplomática para que possam ter a sua autenticidade, fidedignidades e preservação garantidas. Portanto, o objetivo do trabalho o de é investigar, através dos fundamentos da Diplomática, como garantir a autenticidade, fidedignidade e preservação de documentos arquivísticos digitais utilizados nas plataformas do tipo Blockchain. Para isso, utilizou-se a revisão sistemática da literatura somada a uma análise de casos de utilização de plataformas do tipo Blockchain. A partir dos estudos, foi possível sugerir recomendações para tratar os documentos arquivísticos digitais inseridos no sistema estudado. Tais orientações referem-se ao modelo de implementação estrutura arquivística, as normas para a criação de sistema de gerenciamento arquivístico de documentos de valor corrente e intermediário e de preservação de documentos de valor intermediário e permanente e o modelo metadados para o gerenciamento arquivístico de documento e o modelo de Padrão de metadados para gerenciamento arquivístico.
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 | 0.011 | 0.048 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.004 |
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".