Novas tecnologias, capitalismo de dados e a dinâmica de proteção dos direitos fundamentais
Bibliographic record
Abstract
O presente artigo busca compreender a evolução histórica dos direitos fundamentais, o avanço das novas tecnologias na era digital em que vivemos e novo modelo de capitalismo de dados. Dada a importância dos três assuntos em nossa sociedade buscamos compreender como as tecnologias que viabilizam o capitalismo pautado na obtenção e processamento de dados pessoais, atualmente ativo mais valioso das empresas, impacta a dinâmica de proteção dos direitos fundamentais já consagrados, e traz à discussão questões como o modelo de liberdade vigiada que presenciamos com o advento da internet, redes sociais e modernos aparelhos celulares; além da lógica de facilidade e comodidades que impute, de maneira sutil, o capitalismo de dados que nos torna cada vez mais reféns das escolhas feitas pelas grandes empresas. E até mesmo a aparente liberdade democrática que pode estar se tornando uma democracia manipulada, ou seja, uma imposição revestida de aparente escolha da maioria. Por fim, demonstraremos a proteção de dados pessoais em uma sociedade com grandes avanços tecnológicos que se torna tão fundamental em erguê-la ao rol de direitos de maior proteção jurídica, os direitos fundamentais.
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 | 0.005 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.020 | 0.014 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.003 |
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".