Impacto das audiências e consultas públicas na regulação brasileira.
Bibliographic record
Abstract
\n Esta dissertação analisa o papel das Audiências e Consultas Públicas na formatação da regulação na indústria de energia elétrica no Brasil. O trabalho realiza uma revisão bibliográfica sobre os conceitos que envolvem a participação popular na configuração de políticas e iniciativas públicas, inclusive no que se convencionou denominar de democracia direta. Foram examinadas 888 Audiências Públicas - AP e 189 Consultas Públicas CP, totalizando 1.077 propostas nas quais o poder público, representado pela Agência Nacional de Energia Elétrica - ANEEL, consultou a sociedade civil. Ao longo dos anos foram realizadas importantes mudanças para o aprimoramento da lei que rege as APs/CPs no Brasil, sendo elas importantes para seu aprimoramento. Concebidas originalmente para o auxílio em processos administrativos, as CPs/APs passaram a ser utilizadas pelo poder público como uma forma de atender a sociedade nos mais diversos assuntos, ganhando importância e aprimoramentos no decorrer dos anos. Para que as leis ordinárias sejam alteradas ou criadas, é necessário aprovação nas comissões legislativas da câmara e do senado. O embasamento e discussão é realizado utilizando entre outros documentos os relatórios de impactos regulatórios emitidos após o término do recebimento das contribuições, justificando a decisão do Regulador nos assuntos objetos de APs/CPs. Caso o tema altere uma lei complementar essa deverá além da apreciação das comissões ser votada no plenário das duas casas legislativas. A investigação contemplou APs e CPs realizadas pela ANEEL na última década, entre os anos de 2010 a 2019, apenas para os casos de eventos destinados a formatação de temas de alçada normativos, não tendo sido investigados os processos destinados a atos homologatórios, como por exemplo as revisões e reajustes tarifários. O elevado número de eventos considerados propiciou uma adequada base de informações, o que permitiu diferentes análises estatísticas e recortes sobre os agentes participantes, a efetiva contribuição desses agentes materializada nas normas resultantes e a visão crítica da ANEEL em relação a sua capacidade analítica de administrar as contribuições e dar transparência ao processo de aceitação (ou de recusa) das contribuições públicas. Em 2019 a Lei nº 13.848/2019 oficializou um procedimento já realizado pela ANEEL chamado Tomada de Subsídio, momento em que a Agência recebe da sociedade as informações e estudos iniciais para que em seguida inicie o processo de abertura das APs/CPs para definição das políticas regulatórias a serem implementadas ou melhoradas. A partir dos dados obtidos, o objetivo principal do trabalho foi mapear os principais participantes de AP/CP do setor, se existe o retorno por parte da ANEEL aos que contribuíram, entre outros levantamentos realizados. O tratamento estatístico e as comparações com as experiências internacionais resultantes da revisão do Estado da Arte da literatura sobre o tema permitem avaliar o processo que vem sendo desenvolvido pela ANEEL além de propor aprimoramentos ao processo.\n
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".