MétaCan
Menu
Back to cohort

Novas tecnologias, capitalismo de dados e a dinâmica de proteção dos direitos fundamentais

2021· article· pt· W3172886276 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueRevista do Curso de Direito · 2021
Typearticle
Languagept
FieldSocial Sciences
TopicBrazilian Legal Issues
Canadian institutionsImpact
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceDemocracyFundamental rightsCapitalismSociologyPhilosophyHuman rightsLawPolitics

Abstract

fetched live from OpenAlex

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.

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)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.821
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0020.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

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 head0.034
GPT teacher head0.350
Teacher spread0.315 · 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