A.X.I.S. Adaptive eXemplar for Integrity and Sustainability:
Bibliographic record
Abstract
A.X.I.S. — Adaptive eXemplar for Integrity and Sustainability é um framework universal de governança ética concebido para integrar integridade institucional, sustentabilidade e desenvolvimento humano-centrado em organizações públicas, privadas, acadêmicas e multilaterais. Herdeiro direto das obras M.O.R.F.O.S. (forma), M.O.R.F.I.A. (integridade da inteligência) e S.E.G.I.A.I.S. (ética aplicada a sistemas de informação e IA), o A.X.I.S. estabelece uma arquitetura moral que combina fundamentos metafísicos, ontológicos e operacionais em um modelo coerente e adaptável. O framework estrutura-se em seis Domínios Ontológicos — Ambiental, Social, Governança, Tecnológico, Cognitivo e Legado — que representam as bases essenciais da ética institucional; e em sete Domínios Adaptativos, que descrevem as manifestações práticas da ética em governança, sustentabilidade digital, justiça social, sociedade civil, educação ética, tecnologia responsável e diplomacia ética. O A.X.I.S. introduz o CIU-E (Ciclo de Integridade Universal e Elevação), a MEA (Matriz de Aplicabilidade Ética), o NMMI (Nível de Maturidade Moral Institucional), o MAI (Modelo de Adaptação Institucional) e mecanismos de supervisão como Comitês Universais de Ética e Relatórios Trienais de Legado Ético. Essa estrutura integra princípios de integridade, responsabilidade intergeracional, sustentabilidade planetária e uso ético da tecnologia. Projetado para aplicabilidade global, o A.X.I.S. oferece um eixo moral que orienta decisões, fortalece culturas organizacionais e alinha inovação, inteligência artificial e governança ambiental/social com dignidade humana, justiça e responsabilidade institucional. Palavras-chave: Ética; Governança; Inteligência Artificial; Sustentabilidade; Segurança da Informação; Moralidade Institucional; ESG; Integridade; NeoForgeLab.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.010 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.005 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.002 |
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".