Bibliographic record
Abstract
Nesta tese, investigamos dinâmicas sociais complexas e sua relação com a difusão de informações e a polarização.No primeiro estudo, aplicamos algoritmos de aprendizado de máquina para prever o tempo de consenso (Y i ) e a frequência de mudanças de opinião (C i ) em redes complexas utilizando o modelo Q-votantes.Identificamos que o coeficiente de agrupamento (C) e a centralidade da informação (IC) são medidas topológicas cruciais para essas previsões, destacando a importância da estrutura da rede na dinâmica de polarização e outros padrões em sistemas sociais.No segundo estudo, exploramos como a heterogeneidade cultural afeta a propagação de rumores em sociedades de agentes interativos.Descobrimos que a heterogeneidade cultural pode limitar a difusão de informações em sociedades maiores, resultando em uma limitação natural na propagação de notícias verdadeiras ou falsas.Em ambos os estudos, a compreensão da complexa interação entre a estrutura da rede e a dinâmica social é fundamental, revelando como a heterogeneidade cultural e a topologia da rede desempenham papéis críticos na disseminação de informações e na formação de opiniões.
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 | 0.003 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".