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Record W4390510640 · doi:10.55905/revconv.17n.1-012

“Que o juiz decida”: uma análise da judicialização da política e sua ocorrência no âmbito eleitoral

2024· article· pt· W4390510640 on OpenAlexaff
Ralph André Crespo, Vitor de Moraes Peixoto

Bibliographic record

VenueContribuciones a las Ciencias Sociales · 2024
Typearticle
Languagept
FieldSocial Sciences
TopicBrazilian Legal Issues
Canadian institutionsImpact
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

A Judicialização da Política é um fenômeno experimentado em diversas democracias do mundo e vem ganhando espaço cada vez maior na mídia e outras arenas de debate. Tem sido observada em diversas áreas, como a área eleitoral, impactando o processo eleitoral e sendo incorporada às estratégias dos atores políticos envolvidos nos processos decisórios. Este artigo tem o objetivo de refletir sobre a judicialização da política e a ocorrência deste fenômeno no âmbito eleitoral, especialmente no cenário brasileiro. Para tanto, pretende-se apresentar uma discussão sobre o conceito, as condições facilitadoras e outras questões envolvendo a temática deste artigo. Pretende-se ainda verificar a ocorrência deste fenômeno na esfera eleitoral, focando-se no Tribunal Superior Eleitoral (TSE) e nas motivações que podem ter os atores políticos ao judicializar o processo político-eleitoral. Trata-se de uma pesquisa qualitativa com o uso da técnica de revisão bibliográfica. Para tanto, será utilizada a literatura nacional e internacional especializada no tema. Admite-se que o fenômeno da judicialização da política, apesar da crítica direcionada a este fenômeno, não é uma distorção política ou social, pois ocorre com base em disposições legais, normalmente constitucionais, que colocam o Poder Judiciário como protagonista na arena das decisões políticas, que, por excelência, deveria ser do Executivo ou Legislativo. A proximidade entre a jurisdição eleitoral, que no Brasil é exercida pela Justiça Eleitoral; e a atividade política, especialmente a eleitoral, colabora para a observação deste fenômeno no âmbito da competição político-eleitoral.

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)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient 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 score0.505
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0010.005
Science and technology studies0.0040.004
Scholarly communication0.0040.002
Open science0.0030.001
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.006

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 head0.071
GPT teacher head0.365
Teacher spread0.294 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

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
Published2024
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