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Record W4390647049 · doi:10.18225/ci.inf.v47i1.4430

Inclusão digital: um caminho para inclusão social

2019· article· pt· W4390647049 on OpenAlex
Renata Maria Abrantes Baracho

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueCiência da Informação · 2019
Typearticle
Languagept
FieldSocial Sciences
TopicEducation and Digital Technologies
Canadian institutionsQuest University Canada
Fundersnot available
KeywordsPsychologyPolitical scienceSociology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Apresenta-se um panorama dos fundamentos conceituais, da metodologia e dos resultados gerados a partir de um programa de inclusão digital desenvolvido em Minas Gerais. Os fundamentos dão suporte à busca da inclusão digital em direção à inclusão social. O artigo está baseado no conceito de inclusão digital não somente de pessoas de baixa renda, mas também das que não utilizam recursos tecnológicos por diferentes razões. Para suportar e validar os parâmetros considerados, traz a metodologia aplicada a diferentes comunidades com o projeto de inclusão digital da região do Alto Paraopeba (MG), que iniciou em 2008 e continua até a presente data. Apresenta também como exemplo de continuidade e ampliação o projeto de inclusão digital do carro biblioteca da Escola de Ciência da Informação da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). Os resultados apontam quantitativamente 100% de taxa de aprendizado dos participantes, por meio da análise dos questionários e acompanhamento do desenvolvimento individual, comprovando a eficiência da metodologia. Qualitativamente, há depoimentos que afirmam o interesse no projeto e a relevância do aprendizado nas relações pessoais e profissionais. A pesquisa responde a questões de como a inclusão digital proporciona a inclusão social, com base nas categorias de análise de como, para quê e porque as pessoas utilizam recursos tecnológicos. Conclui-se que as pessoas utilizam os recursos visando o aumento de conhecimento e de relacionamento através das redes sociais, dentre outras variáveis de motivação para a inclusão digital. http://revista.ibict.br/ciinf/article/view/1411

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.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.578
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.004
Open science0.0020.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.012

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 head0.057
GPT teacher head0.341
Teacher spread0.284 · 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