Final report of the Governance capacity building project (Canada-Brazil)
Bibliographic record
Abstract
Desde o início de 2000, a Canada School of Public Service (CSPS) e a Escola Nacional de Administração Pública (ENAP) demonstraram interesse na possibilidade de cooperação para desenvolver capacidades de gestão de servidores públicos brasileiros. Um acordo assinado em 2003, inicialmente foi planejado para ser uma parceria de três anos entre as duas escolas. No entanto, a parceria continua até hoje e agora estamos no final do segundo, e último projeto de cooperação técnica financiado pela Canadian International Development Agency (CIDA) entre Brasil e Canadá, denominado “Desenvolvimento da Capacidade de Governança”. Este relatório representa o resultado deste segundo projeto, o qual ampliou o esforço de capacitação da primeira parceria, focando agora em funcionários públicos mais próximos da "linha de frente" da prestação de serviços, aumentando assim a eficácia do governo nessas áreas. O projeto mostrou ser bem-sucedido, principalmente, porque seguiu de perto os princípios do desenvolvimento eficaz e sustentável. Considerando a sua missão de desenvolver competências de servidores públicos, a ENAP deu prioridade, dentro deste projeto de cooperação com o Canadá, a atividades que visam reforçar a capacidade de governança do país, trabalhando em conjunto com escolas em cinco regiões: Norte, Nordeste, Centro-Oeste, Sudeste e Sul, com especial ênfase nas áreas mais pobres do país, localizadas nas regiões Norte e Nordeste. Foram participantes-chave neste projeto: i) seis escolas brasileiras regionais de administração pública; ii) uma das principais instituições acadêmicas do Canadá - Queen's University, e iii) o Ministério do Desenvolvimento Social e Combate à Fome e três Secretarias de Raça, Direitos Humanos e Políticas para as Mulheres. Neste projeto, a CSPS compartilhou suas metodologias em educação a distância, liderança e gestão pública. Trabalhando com parceiros brasileiros, ela também transferiu e adaptou currículos e conteúdos de seus cursos. A CIDA forneceu $1.845.000,00 por meio da Programa de Intercâmbio de Conhecimentos para a Promoção da Eqüidade (PIPE) Brasil-Canadá. A ENAP e as EPBs contribuíram com $993,752 e a CSPS contribuiu com material de curso, conhecimento e apoio técnico no valor de $ 1.000.000
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 | 0.005 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".