BOT TELEGRAM PARA MAPEAMENTO DE RUAS PERIGOSAS
Bibliographic record
Abstract
O presente artigo tem como objetivo discutir a relevância da segurança nas ruas urbanas, que se tornou um desafio global em meio ao crescimento das cidades e da mobilidade. Diante desse cenário, é fundamental buscar soluções inovadoras que possam contribuir para a proteção dos cidadãos que transitam pelas áreas urbanas, seja a pé, de bicicleta, de carro ou de transporte público. Uma dessas soluções é o chatbot do Telegram para mapeamento de ruas perigosas, um projeto que utiliza o georreferenciamento para permitir que os usuários compartilhem e consultem informações sobre as condições de segurança das ruas em suas comunidades. O projeto visa atender às demandas de diferentes perfis de usuários, desde turistas que desejam conhecer os locais mais seguros para visitar, até taxistas, motoristas de aplicativo e moradores que precisam se deslocar diariamente pelas vias urbanas. O artigo apresenta em detalhes o funcionamento do chatbot, explicando as tecnologias envolvidas no processo de coleta, análise e disponibilização dos dados sobre as ruas potencialmente perigosas.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".