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Os desafios do direito na era da tecnologia: O uso de drones e suas implicações

2022· article· pt· W4307637828 on OpenAlexaff
Ana Paula Rodrigues Tuler, Bárbara Mourão Sachett

Bibliographic record

VenueRevista do Curso de Direito · 2022
Typearticle
Languagept
FieldSocial Sciences
TopicBrazilian Legal Issues
Canadian institutionsImpact
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Com o avanço tecnológico ,promovido pelo desenvolvimento digital ,tem se identificado uma série de impactos no meio social, exigindo readequações em todas as esferas que compõe as atividades basilares da sociedade, a exemplo das esferas econômica, política, jurídica e afins. O advento dos drones como tecnologias emergentes tem galgado patamares distintos e expressivos nas mais diversas sociedades, sendo o equipamento utilizado tanto por forças militares, quanto pela população em geral. Temática esta que oportuniza uma série de debates sobre as implicâncias que tais tecnologias podem trazer, uma vez que refletem em direitos pré-conquistados e positivados, no Brasil. Destaca-se os direitos da personalidade, tal qual a imagem, a privacidade e intimidade. O objetivo desta pesquisa é apontar quais as implicâncias e desafios gerados pelo avanço do uso de drones para o direito brasileiro. As metodologias que conduziram a pesquisa foram as de revisão bibliográfica e análise documental, utilizando-se de estudos científicos, doutrinas, legislações, dados estatísticos e jornalísticos. Trata-se de uma pesquisa de abordagem qualitativa, natureza básica, objetivos exploratórios e descritivos, bem como de abordagens bibliográfica e documental. O método hipotético-dedutivo foi aplicado para possibilitar um diálogo crítico estabelecido pela autora em confronto com os resultados extraídos. As considerações finais da pesquisa evidenciam que o consumo livre e o irrestrito uso de drones podem incorrer em violações graves quantos aos direitos da personalidade e outros, promovendo danos e, até mesmo, materializando crimes que ferem a dignidade humana dos indivíduos.

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 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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.713
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0030.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

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 head0.030
GPT teacher head0.338
Teacher spread0.308 · 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

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2022
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