História do arquivamento da web no Brasil: um percurso entre a academia, o legislativo e executivo brasileiro
Bibliographic record
Abstract
O arquivamento da web tem sido reconhecido como uma ferramenta importante para preservar e proteger a memória cultural, científica e intelectual do mundo online. Desde a década de 1990, a importância do arquivamento da web tem sido amplamente reconhecida por organizações e indivíduos globalmente. Ainda que o Brasil possua diversos recursos técnicos e legislações que tratam da necessidade de preservação dos documentos governamentais, os websites ainda não foram incluídos nas práticas de gestão documental das instituições brasileiras, ainda que diversas iniciativas estejam acontecendo. Para entender este mecanismo como um instrumento de preservação do conteúdo publicado na web, assim como reconhecê-lo político e tecnicamente como algo possível, precisamos reconhecer as iniciativas desenvolvidas no país e, portanto, o objetivo deste estudo é identificar as ações e os documentos que estão relacionados ao desenvolvimento do arquivamento da web no Brasil. Este estudo foi apoiado na pesquisa bibliográfica e documental, utilizando literatura sobre arquivamento da web governamental, documentos e legislações referente ao desenvolvimento de iniciativas brasileiras no âmbito do arquivamento da web.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.016 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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.
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".