Datasets:
Restore raw snapshot dataset card and remove derived files
Browse filesReverts the dataset repo to the raw Community Notes snapshot layout: removes enriched/derived files and restores the raw dataset README configs.
- .gitattributes +0 -2
- CHANGELOG.md +0 -11
- LICENSE +0 -20
- README.md +146 -223
- cross_modal_validation/README.md +0 -37
- cross_modal_validation/concentracao_por_macrotema.csv +0 -39
- cross_modal_validation/concentracao_por_macrotema.parquet +0 -3
- cross_modal_validation/macrotema_x_tipo_entidade__contagem.csv +0 -39
- cross_modal_validation/macrotema_x_tipo_entidade__contagem.parquet +0 -3
- cross_modal_validation/macrotema_x_tipo_entidade__percentual.csv +0 -39
- cross_modal_validation/top_dominios_por_macrotema.csv +0 -365
- cross_modal_validation/top_dominios_por_macrotema.parquet +0 -3
- cross_modal_validation/top_entidades_por_macrotema.csv +0 -543
- cross_modal_validation/top_entidades_por_macrotema.parquet +0 -3
- entities.parquet +0 -3
- macrotheme_metadata.parquet +0 -3
- notes_pt.parquet +0 -3
- taxonomy.json +0 -44
- topic_metadata.parquet +0 -3
.gitattributes
CHANGED
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@@ -58,5 +58,3 @@ saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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# Video files - compressed
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*.mp4 filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.webm filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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paper/figures/mf_scatter.pdf filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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paper/paper.pdf filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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| 58 |
# Video files - compressed
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| 59 |
*.mp4 filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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| 60 |
*.webm filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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CHANGELOG.md
DELETED
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@@ -1,11 +0,0 @@
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# Changelog
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## v1.0 — 2026-05 (initial release)
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- Snapshot date: 2026-04-07
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| 6 |
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- 142,448 notes after `idioma = pt`, `confianca_idioma >= 0.80`
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| 7 |
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- 536,373 entities across 22 types
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| 8 |
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- 899 topics, 38 macrothemes
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- MF scoring (`coreNoteIntercept`, `coreNoteFactor1`) reproduced from official `twitter/communitynotes`
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- Tweet text intentionally not included (use `tweetId` for hydration)
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- LLM revision of NER not applied (pipeline implemented but not run; left for the community)
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LICENSE
DELETED
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@@ -1,20 +0,0 @@
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CC0 1.0 Universal (CC0 1.0)
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-
Public Domain Dedication
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| 4 |
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The person who associated a work with this deed has dedicated the work to
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the public domain by waiving all of his or her rights to the work
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worldwide under copyright law, including all related and neighboring
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| 7 |
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rights, to the extent allowed by law.
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| 8 |
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| 9 |
-
You can copy, modify, distribute and perform the work, even for
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commercial purposes, all without asking permission.
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Full text: https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/legalcode
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Source data: Community Notes / Birdwatch public dump, snapshot 2026-04-07,
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released by X Corp under CC0. The derivative annotations in this dataset
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(topic modeling, named entity recognition, official scoring reproduction)
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are released under the same CC0 to preserve permissive use.
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Tweet text is not redistributed; only tweetId is published. Hydration is
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the user's responsibility under the X API terms of service.
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README.md
CHANGED
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@@ -1,272 +1,195 @@
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language:
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size_categories:
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tags:
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- community-notes
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configs:
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- config_name:
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- config_name:
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-
- config_name:
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-
- config_name:
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# Community Notes
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**Coverage:** 2021-10-13 → 2026-04-05.
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**Notes:** 142,448 — all in Portuguese (fastText `lid.176`, confidence ≥ 0.80, mean 0.98).
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**Tweets:** 90,822 unique.
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**Entities:** 536,373 across 22 named-entity types.
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**Topics:** 899 fine-grained, organized into 38 macrothemes.
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|---|---|---|---|
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| `notes_pt.parquet` | 142,448 | 35 MB | one row per note |
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| 52 |
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| `entities.parquet` | 536,373 | 40 MB | one row per entity (long format) |
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| 53 |
-
| `topic_metadata.parquet` | 898 | 70 KB | one row per topic |
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| 54 |
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| `macrotheme_metadata.parquet` | 38 | 6 KB | one row per macrotheme |
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| `taxonomy.json` | — | — | entity-type definitions |
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| 56 |
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| `cross_modal_validation/` | — | — | quality assessment tables (see below) |
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Join key: `noteId` between `notes_pt` and `entities`. Tweet text is **not** redistributed (X ToS); use `tweetId` to hydrate via X API or consult the project's static catalog.
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##
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### `notes_pt.parquet`
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| 66 |
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| Column | Type | Description |
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|---|---|---|
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| `noteId` | string | Primary key (Community Notes note identifier). |
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| 69 |
-
| `tweetId` | string | The tweet the note refers to. |
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| 70 |
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| `note_author_participant_id` | string | Anonymized note author ID (CN's own `participantId`). |
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| 71 |
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| `created_at` | timestamp | Note creation time (UTC, derived from `createdAtMillis`). |
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| 72 |
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| `year_month` | string | `YYYY-MM` for time-series convenience. |
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| 73 |
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| `summary` | string | Note text as published. |
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| 74 |
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| `summary_clean` | string | Whitespace-normalized, URL-stripped version (used for embeddings). |
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| 75 |
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| `classification_algoritmo` | string | `MISINFORMED_OR_POTENTIALLY_MISLEADING` or `NOT_MISLEADING`. From the original CN data. |
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| 76 |
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| `idioma` | string | Always `pt` (subset). |
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| 77 |
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| `confianca_idioma` | float | fastText `lid.176.bin` confidence, [0.80, 1.00]. |
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| 78 |
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| `status_final` | string | Latest community status: `CURRENTLY_RATED_HELPFUL`, `CURRENTLY_RATED_NOT_HELPFUL`, `NEEDS_MORE_RATINGS`, or null. |
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| 79 |
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| `consenso` | string | 4-class compaction: `CRH` / `CRNH` / `NMR` / `Outro`. |
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| 80 |
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| `n_ratings` | int | Total ratings the note received. |
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| 81 |
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| `n_notas_no_tweet` | int | Number of notes attached to the same tweet. |
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| 82 |
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| `coreNoteIntercept` | float32 | Output of the official MF scoring algorithm; null when the note had insufficient ratings. |
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| 83 |
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| `coreNoteFactor1` | float32 | First factor from MF; interpretable as a polarity axis. |
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| 84 |
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| `topic_id` | int | BERTopic cluster id; `-1` denotes the outlier cluster (47,162 notes); null for 397 notes outside the topic-model run. |
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| 85 |
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| `topic_name` | string | LLM-generated short label (Marco-Mini-Instruct via GBNF grammar). |
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| `contexto_central` | string | LLM-generated one-sentence description of the topic. |
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| 87 |
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| `categoria_ampla` | string | LLM-classified category (13 controlled values). |
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| 88 |
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| `macrotheme_id` | int | Macrotheme cluster id from hierarchical aggregation. |
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| 89 |
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| `macrotheme_label` | string | LLM-generated macrotheme label. |
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| 90 |
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| `stratum` | string | Sampling stratum for the hydrated tweet sub-sample (`top_notas`, `bat_signals`, `aleatorio`). Null for unsampled notes. |
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| 92 |
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### `entities.parquet` (long format)
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| 93 |
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| 94 |
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| Column | Type | Description |
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| 95 |
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|---|---|---|
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| 96 |
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| `entity_id` | string | `<row_id>_<j>` — unique per extraction. |
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| 97 |
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| `noteId` | string | FK to `notes_pt`. |
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| 98 |
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| `tweetId` | string | FK to `notes_pt`. |
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| 99 |
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| `texto_entidade` | string | Surface form as it appears in the note. |
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| 100 |
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| `texto_canonico` | string | Normalized form (lowercase + unidecode + dictionary lookup for programs/agencies/parties). |
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| 101 |
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| `tipo_entidade` | string | Canonical PT type (see `taxonomy.json`; 22 values). |
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| 102 |
-
| `label_modelo` | string | Original GLiNER English label or regex pattern name. |
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| 103 |
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| `inicio` / `fim` | int | Character offsets in `summary`. |
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| 104 |
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| `score` | float | GLiNER confidence [0,1]; 0.94–1.00 for regex-extracted entities. |
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| 105 |
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| `fonte_extracao` | string | `gliner` \| `regex_url` \| `regex_data` \| `regex_percentual` \| `regex_valor` \| `regex_lei_norma` \| `regex_processo`. |
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| 106 |
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| `contexto` | string | ±90-character window around the entity. |
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| 107 |
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| `papel_no_texto` | string | `mencao` (mentioned as object) or `fonte_ou_evidencia` (cited as source/evidence). |
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| 108 |
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| `dominio` | string | Canonicalized domain (URLs only). |
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| 109 |
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| `topic_id` / `macrotheme_id` | int | Denormalized for analysis convenience. |
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| 111 |
-
--
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##
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| 121 |
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Each note's `summary_clean` (whitespace-normalized, URL-stripped via SQL) is classified by fastText `lid.176.bin`. Notes with `idioma = pt` and `confianca_idioma ≥ 0.80` are retained, yielding 142,448 notes (mean confidence 0.98). A 300-note stratified sample (100 per confidence band: 0.80–0.90 / 0.90–0.95 / 0.95–1.00) was visually inspected and looked correct, although this was a quick, non-exhaustive check rather than a rigorous human evaluation.
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| 122 |
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| 123 |
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| 124 |
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Notes are embedded with `intfloat/multilingual-e5-large-instruct` (1024-d) using a Portuguese instruction prompt that orients the embedding toward the *factual matter under dispute*, not the procedural surface. Clustering uses BERTopic (UMAP `n_components=10`, HDBSCAN `min_cluster_size=30`, `min_samples=5`) with parameters chosen by a DBCV grid search. Outliers are reduced via embedding similarity (threshold 0.975). Each topic is then labeled by `Marco-Mini-Instruct` (GGUF Q6_K) constrained by a GBNF grammar that forces a JSON object with three fields (`contexto_central`, `categoria_ampla`, `rotulo_curto`) — this guarantees parseable output and a controlled category vocabulary.
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##
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| 129 |
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Each note runs through:
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- **GLiNER** (`urchade/gliner_multi-v2.1`) with a custom 16-type Portuguese taxonomy (politicians, parties, agencies, courts, security forces, public figures, media outlets, digital platforms, public programs, etc.) and per-type confidence thresholds (0.40–0.55, see `taxonomy.json`).
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| 131 |
-
- **Six regex extractors** (URLs, dates, monetary values, percentages, laws/decrees, judicial process numbers) for high-precision structured patterns.
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| 132 |
-
- **Three canonicalization dictionaries** (YAML-defined, editable) mapping orthographic variants to canonical forms for public programs (Bolsa Família, SUS, Prouni, …), agency acronyms (STF, TSE, IBGE, Anvisa, …), and parties.
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| 133 |
-
- **Overlap resolution** by IoU ≥ 0.5 with priority order favoring regex over GLiNER.
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| 134 |
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| 135 |
-
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| 136 |
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| 137 |
-
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| 138 |
-
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| 139 |
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| 140 |
-
|
| 141 |
|
| 142 |
-
##
|
| 143 |
-
|
| 144 |
-
### Volume by status (community consensus)
|
| 145 |
-
|
| 146 |
-
| `consenso` | n_notes | % |
|
| 147 |
-
|---|---|---|
|
| 148 |
-
| `NMR` (NEEDS_MORE_RATINGS) | 116,741 | 82.0% |
|
| 149 |
-
| `CRH` (CURRENTLY_RATED_HELPFUL) | 15,857 | 11.1% |
|
| 150 |
-
| `CRNH` (CURRENTLY_RATED_NOT_HELPFUL) | 4,423 | 3.1% |
|
| 151 |
-
| `Outro` | 5,427 | 3.8% |
|
| 152 |
-
|
| 153 |
-
PT-BR shows a higher CRH rate (11.57%) than English (8.69%) in the same snapshot — a finding worth further study.
|
| 154 |
-
|
| 155 |
-
### Volume by macrotheme (top 10 of 38)
|
| 156 |
-
|
| 157 |
-
| macrotheme_id | rotulo_macro | categoria_dominante | n_topics | n_notas |
|
| 158 |
-
|---|---|---|---|---|
|
| 159 |
-
| 0 | Sátira clara | Outro | 73 | 12,090 |
|
| 160 |
-
| 1 | Crise Política | Política | 123 | 9,833 |
|
| 161 |
-
| 2 | Sátira de humorista | Política | 74 | 7,552 |
|
| 162 |
-
| 3 | Economia e Política | Economia | 72 | 6,864 |
|
| 163 |
-
| 4 | Taylor Swift e Política | Política | 45 | 6,400 |
|
| 164 |
-
| 5 | Cotas e Cortes no Ensino Superior | Política | 47 | 6,370 |
|
| 165 |
-
| 6 | Futebol e Racismo | Política | 48 | 5,474 |
|
| 166 |
-
| 7 | Apostas Online | Golpes e Fraudes | 61 | 4,700 |
|
| 167 |
-
| 8 | Musk e Censura | Tecnologia | 32 | 4,344 |
|
| 168 |
-
| 9 | Racismo e Liberdade | Política | 35 | 3,525 |
|
| 169 |
-
|
| 170 |
-
### Entities by type (top 15 of 22)
|
| 171 |
-
|
| 172 |
-
| tipo_entidade | n |
|
| 173 |
-
|---|---|
|
| 174 |
-
| URL_DOMINIO | 174,625 |
|
| 175 |
-
| PESSOA | 82,190 |
|
| 176 |
-
| LOCAL | 49,247 |
|
| 177 |
-
| ORGANIZACAO | 47,191 |
|
| 178 |
-
| VEICULO_MIDIA | 43,810 |
|
| 179 |
-
| ATOR_POLITICO | 34,117 |
|
| 180 |
-
| PLATAFORMA_DIGITAL | 27,763 |
|
| 181 |
-
| ORGAO_PUBLICO | 16,788 |
|
| 182 |
-
| DATA | 13,292 |
|
| 183 |
-
| PARTIDO | 9,045 |
|
| 184 |
-
| ESTATISTICA | 7,519 |
|
| 185 |
-
| EVENTO_POLITICO | 7,367 |
|
| 186 |
-
| PROGRAMA_PUBLICO | 5,773 |
|
| 187 |
-
| ORGAO_SEGURANCA | 4,287 |
|
| 188 |
-
| VALOR_MONETARIO | 4,224 |
|
| 189 |
-
|
| 190 |
-
131,399 notes (92%) carry at least one entity; mean of 4.08 entities per annotated note.
|
| 191 |
-
|
| 192 |
-
### Missing data
|
| 193 |
-
|
| 194 |
-
| Column | Missingness | Reason |
|
| 195 |
-
|---|---|---|
|
| 196 |
-
| `coreNoteIntercept`/`coreNoteFactor1` | 27.3% | Notes with too few ratings are not scored by MF. |
|
| 197 |
-
| `topic_id` | 0.3% (397) | Notes outside the topic-model run. |
|
| 198 |
-
| `topic_name`/`contexto_central`/`categoria_ampla` | 33.4% | Notes in the BERTopic outlier cluster (`topic_id = -1`) plus the 397 above. |
|
| 199 |
-
| `macrotheme_id`/`macrotheme_label` | 33.4% | Same as topic_name. |
|
| 200 |
-
| `status_final` | 3.8% | Notes whose status is unmapped or empty in the snapshot. |
|
| 201 |
-
| `stratum` | 97.2% | Only 4,055 notes were sampled for tweet hydration. |
|
| 202 |
|
| 203 |
-
|
| 204 |
|
| 205 |
-
|
|
|
|
| 206 |
|
| 207 |
-
|
|
|
|
|
|
|
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| 208 |
|
| 209 |
-
|
| 210 |
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| 211 |
-
|
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| 212 |
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| 213 |
-
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| 214 |
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| 215 |
-
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| 216 |
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| 217 |
-
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| 218 |
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| 219 |
-
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| 220 |
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| 221 |
-
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| 222 |
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| 223 |
-
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| 224 |
-
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| 225 |
-
- **Snapshot-bound.** This is the 2026-04-07 snapshot; status fields evolve over time. Future snapshots may diverge.
|
| 226 |
-
- **PT-BR coverage bias.** The fastText filter at 0.80 confidence aims for high precision and may exclude some short or code-mixed notes.
|
| 227 |
-
- **Topic outliers.** 33% of notes fall in `topic_id = -1` (BERTopic outliers). Outlier reduction was applied but conservative.
|
| 228 |
-
- **Procedural leakage.** As noted, *Sátira clara* contains residual procedural content.
|
| 229 |
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| 230 |
-
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| 231 |
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| 232 |
-
#
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| 233 |
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| 234 |
-
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| 235 |
-
- **Helpful-note classification** at note text only, or with text + tabular signals (`coreNoteFactor1`, `n_ratings`).
|
| 236 |
-
- **Polarization analysis** along `coreNoteFactor1`, conditioned on macrotheme.
|
| 237 |
-
- **Source-citation studies**: which domains are cited as evidence in misinformation pushback, by topic and over time.
|
| 238 |
-
- **Longitudinal studies of Brazilian online discourse**: the 4.5-year window covers two electoral cycles, the COVID aftermath, the 2024 floods, multiple sport scandals, and major changes to Twitter/X moderation.
|
| 239 |
-
- **Procedural-content filtering**: the *Sátira clara* failure mode is itself a use case for training procedural-vs-substantive classifiers.
|
| 240 |
|
| 241 |
-
---
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|
|
|
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| 242 |
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| 243 |
-
##
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| 244 |
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| 245 |
-
```
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| 246 |
-
@
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| 247 |
-
|
| 248 |
-
|
| 249 |
-
|
| 250 |
-
|
| 251 |
-
|
| 252 |
-
doi = {TBD}
|
| 253 |
}
|
| 254 |
```
|
| 255 |
|
| 256 |
-
##
|
| 257 |
-
|
| 258 |
-
The original Community Notes data is released by X under CC0. Derivative annotations in this release (topic labels, NER, MF reproduction) are released under **CC0 1.0 Universal** to match the source license. Tweet text is **not** included; only `tweetId` is published.
|
| 259 |
-
|
| 260 |
-
## AI usage disclosure
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| 261 |
-
|
| 262 |
-
This dataset incorporates outputs from generative AI models as part of its construction:
|
| 263 |
-
- **Marco-Mini-Instruct** (GGUF Q6_K, via `llama-cpp-python`) for structured topic and macrotheme labeling, with grammar-constrained JSON output.
|
| 264 |
-
- **`intfloat/multilingual-e5-large-instruct`** for embedding generation.
|
| 265 |
-
- **`urchade/gliner_multi-v2.1`** for NER extraction.
|
| 266 |
-
|
| 267 |
-
Generative AI was used for parts of the prose in this datacard and the accompanying paper. AI was not used to generate the data itself or its annotations beyond the explicit pipeline steps described above.
|
| 268 |
-
|
| 269 |
-
---
|
| 270 |
|
| 271 |
-
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| 272 |
-
**Source of upstream data:** Birdwatch public dump, snapshot 2026-04-07, ©X Corp under CC0.
|
|
|
|
| 1 |
---
|
| 2 |
+
license: cdla-permissive-2.0
|
| 3 |
language:
|
| 4 |
+
- en
|
| 5 |
+
- pt
|
| 6 |
+
- es
|
| 7 |
+
- fr
|
| 8 |
+
- de
|
| 9 |
+
- ja
|
| 10 |
+
- ar
|
| 11 |
+
- multilingual
|
| 12 |
size_categories:
|
| 13 |
+
- 100M<n<1B
|
| 14 |
+
task_categories:
|
| 15 |
+
- text-classification
|
| 16 |
tags:
|
| 17 |
+
- community-notes
|
| 18 |
+
- twitter
|
| 19 |
+
- x
|
| 20 |
+
- birdwatch
|
| 21 |
+
- consensus
|
| 22 |
+
- fact-checking
|
| 23 |
+
- misinformation
|
| 24 |
+
- brazilian-politics
|
| 25 |
+
- digital-humanities
|
| 26 |
+
pretty_name: "Community Notes / X — Snapshot Público"
|
| 27 |
+
|
| 28 |
configs:
|
| 29 |
+
- config_name: silver_notes
|
| 30 |
+
data_files: "data/snapshot_date=*/silver_notes/*.parquet"
|
| 31 |
+
- config_name: silver_ratings
|
| 32 |
+
data_files: "data/snapshot_date=*/silver_ratings/*.parquet"
|
| 33 |
+
- config_name: silver_user_enrollment
|
| 34 |
+
data_files: "data/snapshot_date=*/silver_user_enrollment/*.parquet"
|
| 35 |
+
- config_name: silver_note_status_history
|
| 36 |
+
data_files: "data/snapshot_date=*/silver_note_status_history/*.parquet"
|
| 37 |
+
- config_name: silver_note_requests
|
| 38 |
+
data_files: "data/snapshot_date=*/silver_note_requests/*.parquet"
|
| 39 |
+
- config_name: tweet_note_bridge
|
| 40 |
+
data_files: "data/snapshot_date=*/tweet_note_bridge/*.parquet"
|
| 41 |
+
- config_name: ratings_with_contributor_state
|
| 42 |
+
data_files: "data/snapshot_date=*/ratings_with_contributor_state/*.parquet"
|
| 43 |
---
|
| 44 |
|
| 45 |
+
# Community Notes / X — Snapshot Público
|
| 46 |
|
| 47 |
+
Dataset estruturado a partir dos dumps públicos do sistema [Community Notes](https://communitynotes.x.com/) (antigo Birdwatch) da plataforma X (antigo Twitter).
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| 48 |
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| 49 |
+
## Motivação
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| 50 |
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| 51 |
+
O Community Notes é um sistema de moderação colaborativa onde usuários voluntários escrevem notas contextuais sobre publicações potencialmente enganosas e avaliam as notas de outros participantes. Um algoritmo de consenso determina quais notas são exibidas publicamente. Este dataset preserva a estrutura relacional completa do dump público para viabilizar pesquisas sobre a dinâmica desse consenso — em particular sobre como ele opera (ou falha em operar) diante de eventos politicamente sensíveis no contexto brasileiro.
|
| 52 |
|
| 53 |
+
## Importante: dataset multilíngue sem coluna de idioma
|
| 54 |
|
| 55 |
+
O dump público do Community Notes é **global** e contém notas em dezenas de idiomas (majoritariamente inglês). **Não há coluna de idioma** nos dados originais. Pesquisadores interessados em um idioma específico precisarão aplicar detecção de idioma localmente como etapa de pré-processamento.
|
| 56 |
|
| 57 |
+
Uma abordagem recomendada é usar o modelo [fastText lid.176.bin](https://fasttext.cc/docs/en/language-identification.html) da Meta sobre o campo `summary`, que permite classificar milhões de notas em minutos com boa acurácia.
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| 58 |
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| 59 |
+
## Estrutura do dataset
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| 60 |
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| 61 |
+
```
|
| 62 |
+
data/
|
| 63 |
+
└── snapshot_date=YYYY-MM-DD/
|
| 64 |
+
├── silver_notes/ # Notas escritas por colaboradores
|
| 65 |
+
├── silver_ratings/ # Avaliações das notas por outros colaboradores
|
| 66 |
+
├── silver_note_status_history/ # Histórico de status (CRH, NMR, etc.)
|
| 67 |
+
├── silver_user_enrollment/ # Perfil e estado dos colaboradores
|
| 68 |
+
└── silver_note_requests/ # Pedidos de nota (batSignals)
|
| 69 |
+
|
| 70 |
+
metadata/
|
| 71 |
+
└── snapshot_date=YYYY-MM-DD/
|
| 72 |
+
├── download_manifest.json # URLs, checksums, tamanhos de cada arquivo
|
| 73 |
+
├── schema_registry.json # Colunas por shard (detecção de drift)
|
| 74 |
+
├── schema_alerts.parquet # Alertas de mudança de esquema
|
| 75 |
+
├── integrity_summary.parquet # Resumo de nulos por tabela
|
| 76 |
+
├── orphan_analysis.parquet # Análise de integridade referencial
|
| 77 |
+
└── snapshot_inventory.parquet # Inventário completo de arquivos
|
| 78 |
+
```
|
| 79 |
|
| 80 |
+
## Tabelas principais
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| 81 |
|
| 82 |
+
| Tabela | Descrição | Chave primária | Volume (snapshot 2026-04-07) |
|
| 83 |
+
|---|---|---|---|
|
| 84 |
+
| `silver_notes` | Notas com classificação, resumo e metadados | `noteId` | ~2,6M |
|
| 85 |
+
| `silver_ratings` | Avaliações individuais das notas | `noteId` + `raterParticipantId` | ~190M* |
|
| 86 |
+
| `silver_note_status_history` | Histórico de status algorítmico | `noteId` | ~2,4M* |
|
| 87 |
+
| `silver_user_enrollment` | Cadastro e estado dos avaliadores | `participantId` | ~141k |
|
| 88 |
+
| `silver_note_requests` | Sinalizações pedindo notas em tweets | `tweetId` | ~51k |
|
| 89 |
|
| 90 |
+
\* Após remoção de registros órfãos (ver abaixo).
|
| 91 |
|
| 92 |
+
## Relações entre tabelas
|
| 93 |
|
| 94 |
+
```
|
| 95 |
+
tweets (externo, não disponível no dump)
|
| 96 |
+
│
|
| 97 |
+
├── silver_notes (noteId, tweetId)
|
| 98 |
+
│ │
|
| 99 |
+
│ ├── silver_ratings (noteId, raterParticipantId)
|
| 100 |
+
│ │ └── silver_user_enrollment (participantId)
|
| 101 |
+
│ │
|
| 102 |
+
│ └── silver_note_status_history (noteId)
|
| 103 |
+
│
|
| 104 |
+
└── silver_note_requests (tweetId)
|
| 105 |
+
```
|
| 106 |
|
| 107 |
+
## Pipeline de processamento
|
|
|
|
| 108 |
|
| 109 |
+
Os dados passam por três camadas:
|
|
|
|
| 110 |
|
| 111 |
+
1. **Raw**: arquivos TSV originais do dump público, preservados com checksums MD5 e SHA-256.
|
| 112 |
+
2. **Bronze**: ingestão em DuckDB com todas as colunas como `VARCHAR` (sem inferência de tipo), unificando shards via `union_by_name`. Metadados de snapshot e ingestão adicionados.
|
| 113 |
+
3. **Silver**: colunas tipadas auxiliares (IDs como `BIGINT`, timestamps derivados de `createdAtMillis`), remoção de registros órfãos.
|
| 114 |
|
| 115 |
+
## Integridade referencial e limitações
|
|
|
|
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|
|
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|
|
|
|
|
| 116 |
|
| 117 |
+
O dump público do Community Notes **não contém todas as notas que já existiram**. Isso resulta em registros órfãos: avaliações e eventos de status que referenciam notas ausentes.
|
| 118 |
|
| 119 |
+
No snapshot de 2026-04-07, antes da limpeza:
|
| 120 |
+
- **11,36%** dos noteIds em ratings não tinham nota correspondente (~297k notas, ~19M linhas)
|
| 121 |
+
- **12,66%** dos noteIds em status não tinham nota correspondente (~348k notas)
|
| 122 |
+
- **0%** dos avaliadores eram órfãos (enrollment completo)
|
| 123 |
|
| 124 |
+
**Decisão metodológica**: registros órfãos foram removidos das tabelas silver. A análise completa está em `metadata/orphan_analysis.parquet`. Isso significa que o dataset cobre ~88% do universo de notas avaliadas; os ~12% restantes representam consenso que existiu mas não é observável neste dump.
|
| 125 |
|
| 126 |
+
## Uso rápido
|
|
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|
|
|
| 127 |
|
| 128 |
+
### Via Hugging Face Datasets
|
| 129 |
|
| 130 |
+
```python
|
| 131 |
+
from datasets import load_dataset
|
| 132 |
|
| 133 |
+
notas = load_dataset("histlearn/community-notes-br", "silver_notes", split="train")
|
| 134 |
+
ratings = load_dataset("histlearn/community-notes-br", "silver_ratings", split="train")
|
| 135 |
+
status = load_dataset("histlearn/community-notes-br", "silver_note_status_history", split="train")
|
| 136 |
+
```
|
| 137 |
|
| 138 |
+
### Via DuckDB (leitura direta dos Parquets)
|
| 139 |
|
| 140 |
+
```python
|
| 141 |
+
import duckdb
|
| 142 |
|
| 143 |
+
con = duckdb.connect()
|
| 144 |
|
| 145 |
+
notas = con.execute("""
|
| 146 |
+
SELECT *
|
| 147 |
+
FROM 'hf://datasets/histlearn/community-notes-br/data/snapshot_date=2026-04-07/silver_notes/**/*.parquet'
|
| 148 |
+
LIMIT 100
|
| 149 |
+
""").fetchdf()
|
| 150 |
+
```
|
| 151 |
|
| 152 |
+
## Filtragem por idioma (etapa local)
|
| 153 |
|
| 154 |
+
O dataset não inclui classificação de idioma. Para filtrar notas em português, recomendamos:
|
| 155 |
|
| 156 |
+
```python
|
| 157 |
+
import fasttext
|
| 158 |
+
import re
|
| 159 |
|
| 160 |
+
# Baixar o modelo: https://dl.fbaipublicfiles.com/fasttext/supervised-models/lid.176.bin
|
| 161 |
+
model = fasttext.load_model("lid.176.bin")
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 162 |
|
| 163 |
+
def detectar_idioma(texto):
|
| 164 |
+
if not texto:
|
| 165 |
+
return "desconhecido", 0.0
|
| 166 |
+
texto = re.sub(r"http\S+", "", texto).replace("\n", " ").strip()
|
| 167 |
+
pred = model.predict(texto)
|
| 168 |
+
return pred[0][0].replace("__label__", ""), round(float(pred[1][0]), 4)
|
| 169 |
|
| 170 |
+
# Aplicar sobre a coluna 'summary' das notas
|
| 171 |
+
# fasttext exige numpy em versão <2
|
| 172 |
+
```
|
| 173 |
|
| 174 |
+
## Proveniência
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 175 |
|
| 176 |
+
- **Fonte**: https://communitynotes.x.com/guide/en/under-the-hood/download-data
|
| 177 |
+
- **Licença dos dados originais**: disponibilizados pelo X sob termos de uso público
|
| 178 |
+
- **Pipeline**: código completo disponível no notebook que acompanha este repositório
|
| 179 |
+
- **Checksums**: cada arquivo baixado tem MD5 e SHA-256 registrados no manifesto
|
| 180 |
|
| 181 |
+
## Citação
|
| 182 |
|
| 183 |
+
```bibtex
|
| 184 |
+
@dataset{community_notes_br_2026,
|
| 185 |
+
author = {histlearn},
|
| 186 |
+
title = {Community Notes / X — Snapshot Público},
|
| 187 |
+
year = {2026},
|
| 188 |
+
publisher = {Hugging Face},
|
| 189 |
+
url = {https://huggingface.co/datasets/histlearn/community-notes-br}
|
|
|
|
| 190 |
}
|
| 191 |
```
|
| 192 |
|
| 193 |
+
## Contexto de pesquisa
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
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|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 194 |
|
| 195 |
+
Este dataset foi construído como parte de um projeto de pesquisa em humanidades digitais na UFSCar / NILC que investiga como o algoritmo de consenso do Community Notes opera diante de eventos politicamente sensíveis no Brasil — em particular, se casos de grande repercussão e alta ambiguidade geram sistematicamente menos consenso algorítmico do que desinformação mais "simples" (vídeos falsos, manipulação de mídia, etc.).
|
|
|
cross_modal_validation/README.md
DELETED
|
@@ -1,37 +0,0 @@
|
|
| 1 |
-
# Cross-Modal Validation — Community Notes BR
|
| 2 |
-
|
| 3 |
-
Análise de consistência entre macrotemas (BERTopic + LLM) e tipos de entidade (GLiNER + regex).
|
| 4 |
-
Serve como evidência de validade interna sem rotulador humano.
|
| 5 |
-
|
| 6 |
-
## Cobertura
|
| 7 |
-
- Entidades com macrotema: 360,258
|
| 8 |
-
- Notas únicas com macrotema: 87,097
|
| 9 |
-
- Macrotemas: 38
|
| 10 |
-
- Tipos de entidade: 21
|
| 11 |
-
|
| 12 |
-
## Arquivos
|
| 13 |
-
|
| 14 |
-
### macrotema_x_tipo_entidade__contagem.{csv,parquet}
|
| 15 |
-
Tabela de contingência: linhas = macrotema, colunas = tipo de entidade, células = contagem.
|
| 16 |
-
|
| 17 |
-
### macrotema_x_tipo_entidade__percentual.csv
|
| 18 |
-
Idem, em % dentro do macrotema (somam 100% por linha).
|
| 19 |
-
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| 20 |
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### top_entidades_por_macrotema.{csv,parquet}
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Top-15 entidades canônicas (não-URL) por macrotema, com n_ocorrencias, n_notas, score_medio do GLiNER.
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### top_dominios_por_macrotema.{csv,parquet}
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Top-10 domínios citados como fonte por macrotema, com % dentro do macrotema.
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### concentracao_por_macrotema.{csv,parquet}
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Métrica de "assinatura semântica" de cada macrotema:
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- tipo_dominante / pct_dominante
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- razao_dominante_secundario (>1.5 = concentração clara; ~1.0 = heterogêneo)
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-
- entropia_shannon_bits (0 = um tipo só; log2(K) = uniforme)
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## Achados destacáveis
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1. **Sátira clara** apresenta entidades genéricas e fontes 100% meta-plataforma — provável procedural não-filtrado.
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2. **Cotas e Cortes no Ensino Superior** apresenta concentração baixa (razão ~1.0) e entidades que não batem com o nome — candidato a ajuste no corte hierárquico.
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3. **Apostas Online**, **Futebol e Racismo**, **Crise Política**, **Política de Imigração**, **Clima e Ambiente** mostram assinaturas fortes com alta concordância semântica.
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Gerado em: 2026-05-08T22:56:08
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cross_modal_validation/concentracao_por_macrotema.csv
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@@ -1,39 +0,0 @@
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macrotheme_label,n_entidades,n_notas,tipo_dominante,pct_dominante,tipo_secundario,pct_secundario,razao_dominante_secundario,entropia_shannon_bits,n_tipos_distintos
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| 2 |
-
Crise Política,44456,9709,ATOR_POLITICO,27.02,VEICULO_MIDIA,11.18,2.416,3.492,20
|
| 3 |
-
Economia e Política,32734,6771,ORGANIZACAO,16.91,LOCAL,13.56,1.247,3.513,20
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| 4 |
-
Taylor Swift e Política,28749,6288,PESSOA,45.62,VEICULO_MIDIA,15.83,2.882,2.62,20
|
| 5 |
-
Cotas e Cortes no Ensino Superior,28714,6294,LOCAL,19.16,PESSOA,18.36,1.044,3.474,20
|
| 6 |
-
Futebol e Racismo,24693,5321,ORGANIZACAO,41.25,PESSOA,25.14,1.641,2.559,20
|
| 7 |
-
Sátira de humorista,24375,7185,PESSOA,36.76,PLATAFORMA_DIGITAL,18.26,2.013,2.817,20
|
| 8 |
-
Apostas Online,19055,4674,ORGANIZACAO,28.44,PLATAFORMA_DIGITAL,20.87,1.363,2.618,19
|
| 9 |
-
Musk e Censura,15349,4207,PESSOA,22.6,PLATAFORMA_DIGITAL,22.22,1.017,3.116,20
|
| 10 |
-
Ataques e Conflitos,15108,2710,LOCAL,35.08,ORGANIZACAO,16.13,2.174,2.966,20
|
| 11 |
-
Política de Imigração,12539,2595,LOCAL,30.36,ATOR_POLITICO,18.33,1.656,3.145,20
|
| 12 |
-
Racismo e Liberdade,11574,3397,PESSOA,32.95,LOCAL,12.84,2.567,3.352,20
|
| 13 |
-
Clima e Ambiente,11006,2311,LOCAL,31.08,VEICULO_MIDIA,11.78,2.639,3.341,20
|
| 14 |
-
Vacinas e Saúde,10212,2805,PESSOA,17.08,ORGANIZACAO,16.59,1.03,3.372,20
|
| 15 |
-
Sátira clara,10102,5967,PESSOA,61.23,PLATAFORMA_DIGITAL,14.87,4.118,2.049,20
|
| 16 |
-
Pobreza e Trabalho,9522,2019,ORGAO_PUBLICO,14.84,ATOR_POLITICO,11.12,1.335,3.627,20
|
| 17 |
-
Morte ignorada,8203,1389,PESSOA,45.47,ORGANIZACAO,14.14,3.216,2.483,17
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| 18 |
-
Taxação e Pagamentos,6978,1712,ORGAO_PUBLICO,15.98,PESSOA,13.43,1.19,3.453,20
|
| 19 |
-
Religião e Símbolos,6495,1540,PESSOA,34.84,LOCAL,20.11,1.733,2.814,20
|
| 20 |
-
Publicidade Oculta,6032,1547,PLATAFORMA_DIGITAL,53.8,VEICULO_MIDIA,17.03,3.16,2.033,17
|
| 21 |
-
Aviões e Espaço,5743,1369,LOCAL,27.91,ORGANIZACAO,20.22,1.38,3.002,19
|
| 22 |
-
Herança Simbólica da Monarquia,5202,1139,LOCAL,21.08,ORGANIZACAO,14.43,1.461,3.264,19
|
| 23 |
-
Transfobia e Direitos,5126,1266,PESSOA,39.73,ORGANIZACAO,13.01,3.053,2.879,20
|
| 24 |
-
Transporte e Economia,4391,957,LOCAL,21.89,ORGANIZACAO,21.05,1.04,3.329,20
|
| 25 |
-
Jogo não licenciado,2668,753,ORGANIZACAO,30.8,PESSOA,24.65,1.249,2.556,18
|
| 26 |
-
Direitos Reprodutivos,2500,712,PESSOA,27.47,VEICULO_MIDIA,9.9,2.776,3.551,20
|
| 27 |
-
Proteção Animal,1850,574,LOCAL,25.29,PESSOA,25.11,1.007,2.97,19
|
| 28 |
-
Psicologia vs Ciência,1390,461,PESSOA,38.75,ORGANIZACAO,19.44,1.993,2.834,17
|
| 29 |
-
Drogas e Saúde,1220,350,ORGANIZACAO,22.32,PESSOA,16.45,1.357,3.201,19
|
| 30 |
-
Rouanet não financia,1184,248,PROGRAMA_PUBLICO,19.42,ORGANIZACAO,14.91,1.302,3.44,17
|
| 31 |
-
Diferenciação de nacionalidade,944,270,LOCAL,43.77,PESSOA,32.91,1.33,2.219,16
|
| 32 |
-
Ligação Falsa,521,117,ATOR_POLITICO,53.7,LOCAL,34.08,1.575,1.535,5
|
| 33 |
-
Pseudociência e Golpes,438,126,PESSOA,35.27,VEICULO_MIDIA,33.61,1.049,2.264,10
|
| 34 |
-
Raça não é biológica,408,118,LOCAL,34.98,PESSOA,24.28,1.441,2.53,11
|
| 35 |
-
Golpe de Estado,208,45,ATOR_POLITICO,28.93,LOCAL,18.87,1.533,2.684,11
|
| 36 |
-
Chef sem propriedade,183,32,PESSOA,35.0,ORGANIZACAO,25.83,1.355,2.146,6
|
| 37 |
-
Auxílio não cobriu todos,170,42,PROGRAMA_PUBLICO,97.67,EVENTO_POLITICO,1.16,84.0,0.183,3
|
| 38 |
-
Crítica à Violência,124,31,PESSOA,67.42,ORGANIZACAO,32.58,2.069,0.911,2
|
| 39 |
-
Erro na raiz,92,46,PESSOA,44.0,ESTATISTICA,32.0,1.375,2.162,9
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| 2 |
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| 3 |
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| 1 |
-
macrotheme_label,ATOR_POLITICO,DATA,ESTATISTICA,EVENTO_POLITICO,FONTE_CITADA,LEI_NORMA,LOCAL,OPERACAO_POLICIAL,ORGANIZACAO,ORGAO_JUDICIARIO,ORGAO_PUBLICO,ORGAO_SEGURANCA,PARTIDO,PESSOA,PESSOA_PUBLICA,PLATAFORMA_DIGITAL,PROCESSO_JUDICIAL,PROGRAMA_PUBLICO,URL_DOMINIO,VALOR_MONETARIO,VEICULO_MIDIA
|
| 2 |
-
Crise Política,8336,1182,685,1675,52,228,3213,185,1694,781,2903,232,2121,2251,128,851,215,358,13603,313,3450
|
| 3 |
-
Economia e Política,2492,1211,2239,361,17,138,3055,10,3810,41,1714,15,470,1188,61,574,8,1042,10197,1352,2739
|
| 4 |
-
Taylor Swift e Política,566,689,148,184,37,14,1387,14,1772,54,174,47,82,9100,169,2032,15,152,8802,153,3158
|
| 5 |
-
Cotas e Cortes no Ensino Superior,2176,945,255,594,32,104,3781,208,1525,79,967,970,626,3623,117,609,61,369,8976,73,2624
|
| 6 |
-
Futebol e Racismo,168,746,174,162,36,22,1423,10,7413,99,210,57,30,4517,89,666,18,81,6723,197,1852
|
| 7 |
-
Sátira de humorista,1624,410,59,195,47,6,1091,25,661,73,241,144,173,5861,114,2911,11,42,8430,49,2208
|
| 8 |
-
Apostas Online,57,58,76,16,0,61,1685,7,2788,3,58,101,13,1271,19,2046,1,19,9253,28,1495
|
| 9 |
-
Musk e Censura,533,202,121,74,23,100,914,14,1297,80,366,36,98,2273,81,2234,9,96,5293,36,1469
|
| 10 |
-
Ataques e Conflitos,669,336,126,223,32,9,3598,26,1655,33,139,133,457,1003,22,400,2,22,4850,8,1365
|
| 11 |
-
Política de Imigração,1580,339,141,358,22,6,2617,26,787,89,327,50,277,613,20,202,7,98,3919,13,1048
|
| 12 |
-
Racismo e Liberdade,432,224,191,86,19,269,914,36,492,211,344,109,162,2346,48,348,53,74,4454,12,750
|
| 13 |
-
Clima e Ambiente,574,352,243,150,12,45,2338,27,809,15,613,77,284,454,34,269,1,211,3484,128,886
|
| 14 |
-
Vacinas e Saúde,370,299,270,77,9,21,875,1,1011,14,599,10,68,1041,37,228,8,300,4117,42,815
|
| 15 |
-
Sátira clara,252,24,26,34,19,2,135,5,540,14,49,62,82,4641,47,1127,5,62,2523,4,449
|
| 16 |
-
Pobreza e Trabalho,741,534,480,92,13,67,647,13,556,31,989,40,142,524,16,114,4,627,2859,305,728
|
| 17 |
-
Morte ignorada,62,18,8,39,0,0,215,4,638,3,27,269,4,2052,7,467,62,10,3690,0,628
|
| 18 |
-
Taxação e Pagamentos,516,189,47,19,2,12,144,27,523,10,759,39,76,638,26,537,2,284,2229,275,624
|
| 19 |
-
Religião e Símbolos,130,120,46,111,17,33,857,2,685,19,50,15,30,1485,17,190,2,7,2233,9,437
|
| 20 |
-
Publicidade Oculta,9,7,15,0,1,15,100,0,204,6,24,6,1,507,19,1700,0,2,2872,6,538
|
| 21 |
-
Aviões e Espaço,103,229,51,21,10,4,1068,22,774,0,156,77,5,595,19,115,1,61,1916,18,498
|
| 22 |
-
Herança Simbólica da Monarquia,368,196,26,350,7,8,758,19,519,6,20,25,464,406,10,128,3,22,1606,0,261
|
| 23 |
-
Transfobia e Direitos,76,162,38,57,3,60,403,3,413,12,144,3,26,1261,9,154,12,6,1952,4,328
|
| 24 |
-
Transporte e Economia,216,148,114,18,4,14,676,8,650,3,209,15,32,290,4,100,3,178,1303,99,307
|
| 25 |
-
Jogo não licenciado,1,78,34,4,4,1,80,1,531,1,0,10,2,425,3,395,0,1,944,43,110
|
| 26 |
-
Direitos Reprodutivos,115,35,70,94,3,67,140,4,127,39,90,6,79,433,8,48,16,43,924,3,156
|
| 27 |
-
Proteção Animal,27,38,14,1,0,21,281,6,75,3,19,53,1,279,6,89,1,5,739,2,190
|
| 28 |
-
Psicologia vs Ciência,17,15,28,3,0,15,48,0,140,1,16,9,3,279,1,57,0,14,670,1,73
|
| 29 |
-
Drogas e Saúde,8,14,27,5,1,10,110,1,152,11,77,5,6,112,3,42,0,7,539,2,88
|
| 30 |
-
Rouanet não financia,80,95,9,14,3,4,47,0,129,3,92,0,22,54,8,14,0,168,319,82,41
|
| 31 |
-
Diferenciação de nacionalidade,15,3,13,3,0,2,274,2,36,2,2,2,4,206,0,18,0,2,318,0,42
|
| 32 |
-
Ligação Falsa,167,0,0,12,0,0,106,0,0,0,0,0,3,0,0,0,0,0,210,0,23
|
| 33 |
-
Pseudociência e Golpes,2,13,3,1,0,0,8,0,36,0,0,0,0,85,0,11,0,1,197,0,81
|
| 34 |
-
Raça não é biológica,7,6,7,0,1,0,85,0,29,0,2,0,1,59,0,9,0,0,165,0,37
|
| 35 |
-
Golpe de Estado,46,1,1,25,0,0,30,0,0,0,2,2,3,12,0,0,7,0,49,0,30
|
| 36 |
-
Chef sem propriedade,0,3,0,0,0,0,22,0,31,0,0,0,0,42,0,2,0,0,63,0,20
|
| 37 |
-
Auxílio não cobriu todos,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,84,84,0,0
|
| 38 |
-
Crítica à Violência,0,0,0,0,0,0,0,0,29,0,0,0,0,60,0,0,0,0,35,0,0
|
| 39 |
-
Erro na raiz,0,1,16,0,0,0,4,1,2,0,0,0,0,22,0,2,0,0,42,1,1
|
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macrotheme_label,ATOR_POLITICO,DATA,ESTATISTICA,EVENTO_POLITICO,FONTE_CITADA,LEI_NORMA,LOCAL,OPERACAO_POLICIAL,ORGANIZACAO,ORGAO_JUDICIARIO,ORGAO_PUBLICO,ORGAO_SEGURANCA,PARTIDO,PESSOA,PESSOA_PUBLICA,PLATAFORMA_DIGITAL,PROCESSO_JUDICIAL,PROGRAMA_PUBLICO,URL_DOMINIO,VALOR_MONETARIO,VEICULO_MIDIA
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| 2 |
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Crise Política,18.75,2.6599999999999997,1.54,3.7699999999999996,0.12,0.51,7.23,0.42,3.81,1.76,6.529999999999999,0.52,4.77,5.06,0.29,1.91,0.48,0.8099999999999999,30.599999999999998,0.7000000000000001,7.76
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| 3 |
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Economia e Política,7.61,3.6999999999999997,6.84,1.0999999999999999,0.05,0.42,9.33,0.03,11.64,0.13,5.24,0.05,1.44,3.63,0.19,1.7500000000000002,0.02,3.18,31.15,4.130000000000001,8.37
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| 4 |
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Taylor Swift e Política,1.97,2.4,0.51,0.64,0.13,0.05,4.82,0.05,6.16,0.19,0.61,0.16,0.29,31.65,0.59,7.07,0.05,0.53,30.620000000000005,0.53,10.979999999999999
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| 5 |
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Cotas e Cortes no Ensino Superior,7.580000000000001,3.29,0.89,2.07,0.11,0.36,13.170000000000002,0.72,5.3100000000000005,0.27999999999999997,3.37,3.38,2.18,12.620000000000001,0.41000000000000003,2.12,0.21,1.29,31.259999999999998,0.25,9.139999999999999
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| 6 |
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Futebol e Racismo,0.6799999999999999,3.02,0.7000000000000001,0.66,0.15,0.09,5.76,0.04,30.020000000000003,0.4,0.8500000000000001,0.22999999999999998,0.12,18.29,0.36,2.7,0.06999999999999999,0.33,27.229999999999997,0.8,7.5
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| 7 |
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Sátira de humorista,6.660000000000001,1.68,0.24,0.8,0.19,0.02,4.4799999999999995,0.1,2.71,0.3,0.9900000000000001,0.59,0.7100000000000001,24.05,0.47000000000000003,11.940000000000001,0.05,0.16999999999999998,34.58,0.2,9.06
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| 8 |
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Apostas Online,0.3,0.3,0.4,0.08,0.0,0.32,8.84,0.04,14.63,0.02,0.3,0.53,0.06999999999999999,6.67,0.1,10.74,0.01,0.1,48.559999999999995,0.15,7.85
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Musk e Censura,3.47,1.32,0.79,0.48,0.15,0.65,5.949999999999999,0.09,8.450000000000001,0.52,2.3800000000000003,0.22999999999999998,0.64,14.81,0.53,14.549999999999999,0.06,0.63,34.48,0.22999999999999998,9.569999999999999
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| 10 |
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Ataques e Conflitos,4.43,2.22,0.83,1.48,0.21,0.06,23.82,0.16999999999999998,10.95,0.22,0.9199999999999999,0.88,3.02,6.64,0.15,2.65,0.01,0.15,32.1,0.05,9.030000000000001
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Política de Imigração,12.6,2.7,1.1199999999999999,2.86,0.18,0.05,20.87,0.21,6.279999999999999,0.7100000000000001,2.6100000000000003,0.4,2.21,4.89,0.16,1.6099999999999999,0.06,0.7799999999999999,31.25,0.1,8.36
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| 12 |
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Racismo e Liberdade,3.73,1.94,1.6500000000000001,0.74,0.16,2.32,7.9,0.31,4.25,1.82,2.97,0.9400000000000001,1.4000000000000001,20.27,0.41000000000000003,3.01,0.45999999999999996,0.64,38.48,0.1,6.4799999999999995
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| 13 |
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Clima e Ambiente,5.220000000000001,3.2,2.21,1.3599999999999999,0.11,0.41000000000000003,21.240000000000002,0.25,7.35,0.13999999999999999,5.57,0.7000000000000001,2.58,4.130000000000001,0.31,2.44,0.01,1.92,31.66,1.16,8.05
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| 14 |
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Vacinas e Saúde,3.62,2.93,2.64,0.75,0.09,0.21,8.57,0.01,9.9,0.13999999999999999,5.87,0.1,0.67,10.190000000000001,0.36,2.23,0.08,2.94,40.32,0.41000000000000003,7.9799999999999995
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Sátira clara,2.4899999999999998,0.24,0.26,0.33999999999999997,0.19,0.02,1.34,0.05,5.35,0.13999999999999999,0.49,0.61,0.8099999999999999,45.94,0.47000000000000003,11.16,0.05,0.61,24.98,0.04,4.44
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| 16 |
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Pobreza e Trabalho,7.779999999999999,5.609999999999999,5.04,0.97,0.13999999999999999,0.7000000000000001,6.79,0.13999999999999999,5.84,0.33,10.39,0.42,1.49,5.5,0.16999999999999998,1.2,0.04,6.58,30.03,3.2,7.6499999999999995
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Morte ignorada,0.76,0.22,0.1,0.48,0.0,0.0,2.62,0.05,7.779999999999999,0.04,0.33,3.2800000000000002,0.05,25.019999999999996,0.09,5.6899999999999995,0.76,0.12,44.98,0.0,7.66
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Taxação e Pagamentos,7.39,2.71,0.67,0.27,0.03,0.16999999999999998,2.06,0.38999999999999996,7.489999999999999,0.13999999999999999,10.879999999999999,0.5599999999999999,1.09,9.139999999999999,0.37,7.7,0.03,4.07,31.94,3.94,8.94
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| 19 |
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Religião e Símbolos,2.0,1.8499999999999999,0.7100000000000001,1.71,0.26,0.51,13.19,0.03,10.549999999999999,0.29,0.77,0.22999999999999998,0.45999999999999996,22.86,0.26,2.93,0.03,0.11,34.38,0.13999999999999999,6.7299999999999995
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| 20 |
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Publicidade Oculta,0.15,0.12,0.25,0.0,0.02,0.25,1.66,0.0,3.38,0.1,0.4,0.1,0.02,8.41,0.31,28.18,0.0,0.03,47.61,0.1,8.92
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| 21 |
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Aviões e Espaço,1.79,3.9899999999999998,0.89,0.37,0.16999999999999998,0.06999999999999999,18.6,0.38,13.48,0.0,2.7199999999999998,1.34,0.09,10.36,0.33,2.0,0.02,1.06,33.36,0.31,8.67
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| 22 |
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Herança Simbólica da Monarquia,7.07,3.7699999999999996,0.5,6.7299999999999995,0.13,0.15,14.57,0.37,9.98,0.12,0.38,0.48,8.92,7.8,0.19,2.46,0.06,0.42,30.869999999999997,0.0,5.0200000000000005
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| 23 |
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Transfobia e Direitos,1.48,3.16,0.74,1.11,0.06,1.17,7.86,0.06,8.06,0.22999999999999998,2.81,0.06,0.51,24.6,0.18,3.0,0.22999999999999998,0.12,38.080000000000005,0.08,6.4
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| 24 |
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Transporte e Economia,4.92,3.37,2.6,0.41000000000000003,0.09,0.32,15.4,0.18,14.799999999999999,0.06999999999999999,4.760000000000001,0.33999999999999997,0.73,6.6000000000000005,0.09,2.2800000000000002,0.06999999999999999,4.05,29.67,2.25,6.99
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| 25 |
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Jogo não licenciado,0.04,2.92,1.27,0.15,0.15,0.04,3.0,0.04,19.900000000000002,0.04,0.0,0.37,0.06999999999999999,15.93,0.11,14.81,0.0,0.04,35.38,1.6099999999999999,4.12
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| 26 |
-
Direitos Reprodutivos,4.6,1.4000000000000001,2.8000000000000003,3.7600000000000002,0.12,2.68,5.6000000000000005,0.16,5.08,1.5599999999999998,3.5999999999999996,0.24,3.16,17.32,0.32,1.92,0.64,1.72,36.96,0.12,6.239999999999999
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| 27 |
-
Proteção Animal,1.46,2.0500000000000003,0.76,0.05,0.0,1.1400000000000001,15.190000000000001,0.32,4.05,0.16,1.03,2.86,0.05,15.079999999999998,0.32,4.81,0.05,0.27,39.95,0.11,10.27
|
| 28 |
-
Psicologia vs Ciência,1.22,1.08,2.01,0.22,0.0,1.08,3.45,0.0,10.07,0.06999999999999999,1.15,0.65,0.22,20.07,0.06999999999999999,4.1000000000000005,0.0,1.01,48.199999999999996,0.06999999999999999,5.25
|
| 29 |
-
Drogas e Saúde,0.66,1.15,2.21,0.41000000000000003,0.08,0.8200000000000001,9.02,0.08,12.46,0.8999999999999999,6.3100000000000005,0.41000000000000003,0.49,9.180000000000001,0.25,3.44,0.0,0.5700000000000001,44.18,0.16,7.21
|
| 30 |
-
Rouanet não financia,6.76,8.02,0.76,1.18,0.25,0.33999999999999997,3.9699999999999998,0.0,10.9,0.25,7.7700000000000005,0.0,1.8599999999999999,4.5600000000000005,0.6799999999999999,1.18,0.0,14.19,26.939999999999998,6.93,3.46
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| 31 |
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Diferenciação de nacionalidade,1.59,0.32,1.38,0.32,0.0,0.21,29.03,0.21,3.81,0.21,0.21,0.21,0.42,21.82,0.0,1.91,0.0,0.21,33.69,0.0,4.45
|
| 32 |
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Ligação Falsa,32.05,0.0,0.0,2.3,0.0,0.0,20.349999999999998,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.58,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,40.31,0.0,4.41
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| 33 |
-
Pseudociência e Golpes,0.45999999999999996,2.97,0.6799999999999999,0.22999999999999998,0.0,0.0,1.83,0.0,8.219999999999999,0.0,0.0,0.0,0.0,19.41,0.0,2.5100000000000002,0.0,0.22999999999999998,44.98,0.0,18.490000000000002
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| 34 |
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Raça não é biológica,1.72,1.47,1.72,0.0,0.25,0.0,20.830000000000002,0.0,7.109999999999999,0.0,0.49,0.0,0.25,14.46,0.0,2.21,0.0,0.0,40.44,0.0,9.07
|
| 35 |
-
Golpe de Estado,22.12,0.48,0.48,12.02,0.0,0.0,14.42,0.0,0.0,0.0,0.96,0.96,1.44,5.7700000000000005,0.0,0.0,3.37,0.0,23.56,0.0,14.42
|
| 36 |
-
Chef sem propriedade,0.0,1.6400000000000001,0.0,0.0,0.0,0.0,12.02,0.0,16.939999999999998,0.0,0.0,0.0,0.0,22.95,0.0,1.09,0.0,0.0,34.43,0.0,10.93
|
| 37 |
-
Auxílio não cobriu todos,0.0,0.0,0.0,0.59,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.59,0.0,0.0,0.0,0.0,49.41,49.41,0.0,0.0
|
| 38 |
-
Crítica à Violência,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,23.39,0.0,0.0,0.0,0.0,48.39,0.0,0.0,0.0,0.0,28.23,0.0,0.0
|
| 39 |
-
Erro na raiz,0.0,1.09,17.39,0.0,0.0,0.0,4.35,1.09,2.17,0.0,0.0,0.0,0.0,23.91,0.0,2.17,0.0,0.0,45.65,1.09,1.09
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Ataques e Conflitos,oglobo.globo.com,141,134,4850,2.91
|
| 18 |
-
Ataques e Conflitos,reuters.com,110,107,4850,2.27
|
| 19 |
-
Ataques e Conflitos,noticias.uol.com.br,100,96,4850,2.06
|
| 20 |
-
Ataques e Conflitos,gazetadopovo.com.br,79,71,4850,1.63
|
| 21 |
-
Ataques e Conflitos,www1.folha.uol.com.br,79,73,4850,1.63
|
| 22 |
-
Auxílio não cobriu todos,g1.globo.com,42,42,84,50.0
|
| 23 |
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Auxílio não cobriu todos,conjur.com.br,41,41,84,48.81
|
| 24 |
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Auxílio não cobriu todos,estadao.com.br,1,1,84,1.19
|
| 25 |
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Aviões e Espaço,x.com,135,119,1916,7.05
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Aviões e Espaço,g1.globo.com,121,117,1916,6.32
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Aviões e Espaço,cnnbrasil.com.br,77,75,1916,4.02
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Aviões e Espaço,pt.wikipedia.org,53,46,1916,2.77
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Aviões e Espaço,youtube.com,48,46,1916,2.51
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Chef sem propriedade,instagram.com,14,14,63,22.22
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Chef sem propriedade,g1.globo.com,12,12,63,19.05
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Chef sem propriedade,revistapegn.globo.com,9,9,63,14.29
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Chef sem propriedade,terra.com.br,8,8,63,12.7
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Chef sem propriedade,cnnbrasil.com.br,2,2,63,3.17
|
| 40 |
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Chef sem propriedade,metropoles.com,2,2,63,3.17
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Chef sem propriedade,revistaoeste.com,2,2,63,3.17
|
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Chef sem propriedade,365scores.com,1,1,63,1.59
|
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Chef sem propriedade,chaves.fandom.com,1,1,63,1.59
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Chef sem propriedade,finedininglovers.com,1,1,63,1.59
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Clima e Ambiente,twitter.com,90,85,3484,2.58
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Clima e Ambiente,x.com,90,85,3484,2.58
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Clima e Ambiente,instagram.com,75,65,3484,2.15
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Diferenciação de nacionalidade,michaelis.uol.com.br,8,7,318,2.52
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Diferenciação de nacionalidade,mundoeducacao.uol.com.br,7,7,318,2.2
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|
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|
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Direitos Reprodutivos,noticias.uol.com.br,17,17,924,1.84
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-
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|
| 102 |
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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Erro na raiz,calculadoraonline.com.br,3,3,42,7.14
|
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|
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Erro na raiz,pt.m.wikipedia.org,3,3,42,7.14
|
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|
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|
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|
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Futebol e Racismo,oglobo.globo.com,134,129,6723,1.99
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Futebol e Racismo,lance.com.br,130,127,6723,1.93
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|
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|
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|
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|
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Golpe de Estado,jusbrasil.com.br,1,1,49,2.04
|
| 148 |
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Golpe de Estado,oantagonista.com.br,1,1,49,2.04
|
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-
Herança Simbólica da Monarquia,pt.wikipedia.org,129,113,1606,8.03
|
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Herança Simbólica da Monarquia,pt.m.wikipedia.org,126,112,1606,7.85
|
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Herança Simbólica da Monarquia,bbc.com,58,56,1606,3.61
|
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Herança Simbólica da Monarquia,brasilescola.uol.com.br,51,48,1606,3.18
|
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Herança Simbólica da Monarquia,encyclopedia.ushmm.org,39,36,1606,2.43
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Herança Simbólica da Monarquia,x.com,33,32,1606,2.05
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Herança Simbólica da Monarquia,en.wikipedia.org,31,27,1606,1.93
|
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Herança Simbólica da Monarquia,g1.globo.com,27,27,1606,1.68
|
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Herança Simbólica da Monarquia,britannica.com,25,23,1606,1.56
|
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Herança Simbólica da Monarquia,cnnbrasil.com.br,25,24,1606,1.56
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| 206 |
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|
| 207 |
-
Política de Imigração,x.com,255,230,3919,6.51
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| 208 |
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Política de Imigração,cnnbrasil.com.br,209,195,3919,5.33
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| 209 |
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Política de Imigração,bbc.com,138,128,3919,3.52
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| 210 |
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Política de Imigração,gazetadopovo.com.br,118,110,3919,3.01
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Política de Imigração,noticias.uol.com.br,109,108,3919,2.78
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Política de Imigração,oglobo.globo.com,97,91,3919,2.48
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Política de Imigração,poder360.com.br,94,91,3919,2.4
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Proteção Animal,noticias.uol.com.br,17,16,739,2.3
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Proteção Animal,petz.com.br,13,13,739,1.76
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Pseudociência e Golpes,skepticalinquirer.org,23,23,197,11.68
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Pseudociência e Golpes,sciencebasedlife.wordpress.com,6,6,197,3.05
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Pseudociência e Golpes,twitter.com,6,6,197,3.05
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Psicologia vs Ciência,cvv.org.br,15,15,670,2.24
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Psicologia vs Ciência,drauziovarella.uol.com.br,14,14,670,2.09
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Psicologia vs Ciência,scielo.br,14,13,670,2.09
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Psicologia vs Ciência,autismoerealidade.org.br,13,13,670,1.94
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Psicologia vs Ciência,uol.com.br,12,12,670,1.79
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Psicologia vs Ciência,bbc.com,11,11,670,1.64
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Publicidade Oculta,t.co,1249,492,2872,43.49
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Publicidade Oculta,x.com,240,205,2872,8.36
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|
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Racismo e Liberdade,g1.globo.com,182,181,4454,4.09
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Racismo e Liberdade,cnnbrasil.com.br,97,91,4454,2.18
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Racismo e Liberdade,camara.leg.br,93,80,4454,2.09
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Sátira clara,communitynotes.twitter.com,283,252,2523,11.22
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Sátira clara,t.co,45,42,2523,1.78
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Drogas e Saúde,ORGANIZACAO,philip morris brasil,16,16,0.836
|
| 151 |
-
Drogas e Saúde,ORGANIZACAO,senado,16,10,0.892
|
| 152 |
-
Drogas e Saúde,VEICULO_MIDIA,g1,15,14,0.553
|
| 153 |
-
Drogas e Saúde,PESSOA,nnn,13,13,0.589
|
| 154 |
-
Drogas e Saúde,ORGANIZACAO,philip_morris_international,12,12,0.562
|
| 155 |
-
Drogas e Saúde,ORGANIZACAO,pmi,12,6,0.695
|
| 156 |
-
Drogas e Saúde,PESSOA,usuario,10,10,0.633
|
| 157 |
-
Drogas e Saúde,ORGANIZACAO,philip morris,8,8,0.974
|
| 158 |
-
Drogas e Saúde,ORGAO_PUBLICO,Anvisa,8,6,0.809
|
| 159 |
-
Drogas e Saúde,PESSOA,autor,8,8,0.635
|
| 160 |
-
Drogas e Saúde,VEICULO_MIDIA,exame.com,7,7,0.565
|
| 161 |
-
Drogas e Saúde,ORGAO_JUDICIARIO,supremo,6,6,0.822
|
| 162 |
-
Economia e Política,LOCAL,brasil,1040,873,0.795
|
| 163 |
-
Economia e Política,ATOR_POLITICO,lula,529,480,0.752
|
| 164 |
-
Economia e Política,VEICULO_MIDIA,g1,435,389,0.583
|
| 165 |
-
Economia e Política,VEICULO_MIDIA,cnnbrasil,431,405,0.619
|
| 166 |
-
Economia e Política,ATOR_POLITICO,bolsonaro,360,320,0.792
|
| 167 |
-
Economia e Política,ORGAO_PUBLICO,Banco Central,274,213,0.729
|
| 168 |
-
Economia e Política,LOCAL,eua,217,180,0.75
|
| 169 |
-
Economia e Política,ORGANIZACAO,petrobras,211,157,0.887
|
| 170 |
-
Economia e Política,PLATAFORMA_DIGITAL,google,200,138,0.79
|
| 171 |
-
Economia e Política,ORGANIZACAO,google,180,117,0.8
|
| 172 |
-
Economia e Política,ATOR_POLITICO,trump,167,162,0.813
|
| 173 |
-
Economia e Política,PARTIDO,PT,158,153,0.873
|
| 174 |
-
Economia e Política,DATA,em 2024,155,146,0.94
|
| 175 |
-
Economia e Política,VEICULO_MIDIA,estadao,155,150,0.704
|
| 176 |
-
Economia e Política,DATA,em 2022,151,147,0.94
|
| 177 |
-
Erro na raiz,PESSOA,nnn,4,4,0.586
|
| 178 |
-
Erro na raiz,ESTATISTICA,1%,3,1,0.98
|
| 179 |
-
Erro na raiz,ESTATISTICA,50%,3,3,0.98
|
| 180 |
-
Erro na raiz,PESSOA,autor,3,3,0.549
|
| 181 |
-
Erro na raiz,ESTATISTICA,39%,2,1,0.98
|
| 182 |
-
Erro na raiz,LOCAL,floresta,2,1,0.93
|
| 183 |
-
Erro na raiz,PESSOA,bhaskara,2,1,0.961
|
| 184 |
-
Erro na raiz,PESSOA,homem,2,1,0.845
|
| 185 |
-
Erro na raiz,PLATAFORMA_DIGITAL,google,2,1,0.921
|
| 186 |
-
Erro na raiz,DATA,25 de abril,1,1,0.94
|
| 187 |
-
Erro na raiz,ESTATISTICA,0%,1,1,0.98
|
| 188 |
-
Erro na raiz,ESTATISTICA,100%,1,1,0.98
|
| 189 |
-
Erro na raiz,ESTATISTICA,16%,1,1,0.98
|
| 190 |
-
Erro na raiz,ESTATISTICA,25%,1,1,0.98
|
| 191 |
-
Erro na raiz,ESTATISTICA,"26,6%",1,1,0.98
|
| 192 |
-
Futebol e Racismo,ORGANIZACAO,flamengo,661,494,0.879
|
| 193 |
-
Futebol e Racismo,ORGANIZACAO,palmeiras,507,379,0.872
|
| 194 |
-
Futebol e Racismo,ORGANIZACAO,fifa,502,312,0.954
|
| 195 |
-
Futebol e Racismo,ORGANIZACAO,corinthians,378,274,0.874
|
| 196 |
-
Futebol e Racismo,VEICULO_MIDIA,globo,341,292,0.573
|
| 197 |
-
Futebol e Racismo,PESSOA,autor,282,270,0.63
|
| 198 |
-
Futebol e Racismo,ORGANIZACAO,cruzeiro,270,181,0.858
|
| 199 |
-
Futebol e Racismo,ORGANIZACAO,botafogo,268,181,0.863
|
| 200 |
-
Futebol e Racismo,ORGANIZACAO,cbf,262,210,0.919
|
| 201 |
-
Futebol e Racismo,VEICULO_MIDIA,espn,215,198,0.71
|
| 202 |
-
Futebol e Racismo,ORGANIZACAO,fluminense,198,149,0.852
|
| 203 |
-
Futebol e Racismo,ORGANIZACAO,gremio,168,124,0.906
|
| 204 |
-
Futebol e Racismo,PESSOA,neymar,163,140,0.889
|
| 205 |
-
Futebol e Racismo,VEICULO_MIDIA,cnnbrasil,146,134,0.664
|
| 206 |
-
Futebol e Racismo,LOCAL,brasil,136,119,0.701
|
| 207 |
-
Golpe de Estado,ATOR_POLITICO,filipe martins,28,28,0.793
|
| 208 |
-
Golpe de Estado,VEICULO_MIDIA,bbc,21,21,0.604
|
| 209 |
-
Golpe de Estado,ATOR_POLITICO,bolsonaro,16,16,0.642
|
| 210 |
-
Golpe de Estado,EVENTO_POLITICO,minuta do golpe,16,16,0.766
|
| 211 |
-
Golpe de Estado,LOCAL,eua,11,11,0.607
|
| 212 |
-
Golpe de Estado,LOCAL,usa,11,11,0.712
|
| 213 |
-
Golpe de Estado,PESSOA,filipe martins,10,10,0.715
|
| 214 |
-
Golpe de Estado,PROCESSO_JUDICIAL,minuta do golpe,7,7,0.697
|
| 215 |
-
Golpe de Estado,VEICULO_MIDIA,bolsonaro,7,7,0.568
|
| 216 |
-
Golpe de Estado,LOCAL,brasil,6,6,0.582
|
| 217 |
-
Golpe de Estado,EVENTO_POLITICO,golpe de estado,4,4,0.724
|
| 218 |
-
Golpe de Estado,EVENTO_POLITICO,minuta golpista,3,3,0.591
|
| 219 |
-
Golpe de Estado,PARTIDO,bolsonaro,3,3,0.635
|
| 220 |
-
Golpe de Estado,ATOR_POLITICO,felipe martins,2,2,0.804
|
| 221 |
-
Golpe de Estado,LOCAL,maquiavel,2,2,0.605
|
| 222 |
-
Herança Simbólica da Monarquia,LOCAL,brasil,218,165,0.814
|
| 223 |
-
Herança Simbólica da Monarquia,PARTIDO,nazismo,70,47,0.767
|
| 224 |
-
Herança Simbólica da Monarquia,PARTIDO,fascismo,56,33,0.758
|
| 225 |
-
Herança Simbólica da Monarquia,LOCAL,portugal,49,39,0.787
|
| 226 |
-
Herança Simbólica da Monarquia,PLATAFORMA_DIGITAL,wikipedia.org,44,25,0.572
|
| 227 |
-
Herança Simbólica da Monarquia,ATOR_POLITICO,hitler,42,38,0.717
|
| 228 |
-
Herança Simbólica da Monarquia,EVENTO_POLITICO,holocausto,42,34,0.776
|
| 229 |
-
Herança Simbólica da Monarquia,PARTIDO,extrema-direita,37,24,0.799
|
| 230 |
-
Herança Simbólica da Monarquia,EVENTO_POLITICO,holodomor,36,21,0.843
|
| 231 |
-
Herança Simbólica da Monarquia,VEICULO_MIDIA,bbc,33,30,0.622
|
| 232 |
-
Herança Simbólica da Monarquia,ORGANIZACAO,urss,30,22,0.774
|
| 233 |
-
Herança Simbólica da Monarquia,PARTIDO,partido nazista,30,28,0.868
|
| 234 |
-
Herança Simbólica da Monarquia,LOCAL,alemanha,29,28,0.789
|
| 235 |
-
Herança Simbólica da Monarquia,PESSOA,autor,28,26,0.584
|
| 236 |
-
Herança Simbólica da Monarquia,LOCAL,eua,26,23,0.733
|
| 237 |
-
Jogo não licenciado,PESSOA,autor,48,43,0.672
|
| 238 |
-
Jogo não licenciado,PLATAFORMA_DIGITAL,xbox,46,32,0.731
|
| 239 |
-
Jogo não licenciado,ORGANIZACAO,microsoft,43,36,0.93
|
| 240 |
-
Jogo não licenciado,ORGANIZACAO,sony,38,32,0.904
|
| 241 |
-
Jogo não licenciado,PLATAFORMA_DIGITAL,steam,37,29,0.901
|
| 242 |
-
Jogo não licenciado,LOCAL,brasil,31,27,0.871
|
| 243 |
-
Jogo não licenciado,ORGANIZACAO,nintendo,30,19,0.825
|
| 244 |
-
Jogo não licenciado,PLATAFORMA_DIGITAL,youtube,28,19,0.753
|
| 245 |
-
Jogo não licenciado,ORGANIZACAO,rockstargames,25,21,0.727
|
| 246 |
-
Jogo não licenciado,ORGANIZACAO,rockstar,23,21,0.898
|
| 247 |
-
Jogo não licenciado,PESSOA,lucia,19,19,0.932
|
| 248 |
-
Jogo não licenciado,ORGANIZACAO,pokemon,16,15,0.624
|
| 249 |
-
Jogo não licenciado,ORGANIZACAO,rockstar games,16,15,0.948
|
| 250 |
-
Jogo não licenciado,ORGANIZACAO,xbox,16,11,0.662
|
| 251 |
-
Jogo não licenciado,PESSOA,usuario,15,15,0.627
|
| 252 |
-
Ligação Falsa,ATOR_POLITICO,bolsonaro,108,108,0.947
|
| 253 |
-
Ligação Falsa,LOCAL,brasil,106,106,0.629
|
| 254 |
-
Ligação Falsa,ATOR_POLITICO,bolsonarista,50,50,0.671
|
| 255 |
-
Ligação Falsa,VEICULO_MIDIA,gazetadopovo,23,23,0.529
|
| 256 |
-
Ligação Falsa,EVENTO_POLITICO,crime,12,12,0.564
|
| 257 |
-
Ligação Falsa,ATOR_POLITICO,lula,9,9,0.721
|
| 258 |
-
Ligação Falsa,PARTIDO,bolsonaristas,3,3,0.771
|
| 259 |
-
Morte ignorada,PESSOA,jessica,852,846,0.825
|
| 260 |
-
Morte ignorada,ORGANIZACAO,choquei,559,478,0.569
|
| 261 |
-
Morte ignorada,PESSOA,otavi0xi,458,458,0.636
|
| 262 |
-
Morte ignorada,ORGAO_SEGURANCA,choquei,248,180,0.697
|
| 263 |
-
Morte ignorada,LOCAL,brasil,205,198,0.475
|
| 264 |
-
Morte ignorada,PESSOA,raphael sousa oliveira,172,172,0.748
|
| 265 |
-
Morte ignorada,VEICULO_MIDIA,gazetadopovo,161,117,0.636
|
| 266 |
-
Morte ignorada,PESSOA,jessica canedo,141,140,0.731
|
| 267 |
-
Morte ignorada,PLATAFORMA_DIGITAL,twitter.com,109,62,0.584
|
| 268 |
-
Morte ignorada,PLATAFORMA_DIGITAL,twitter,100,97,0.566
|
| 269 |
-
Morte ignorada,PLATAFORMA_DIGITAL,choquei,99,97,0.565
|
| 270 |
-
Morte ignorada,VEICULO_MIDIA,vida-e-cidadania,90,46,0.614
|
| 271 |
-
Morte ignorada,VEICULO_MIDIA,choquei,86,79,0.649
|
| 272 |
-
Morte ignorada,PESSOA,jessica vitoria,76,76,0.86
|
| 273 |
-
Morte ignorada,PESSOA,ceo,65,65,0.481
|
| 274 |
-
Musk e Censura,PLATAFORMA_DIGITAL,twitter,454,291,0.889
|
| 275 |
-
Musk e Censura,PESSOA,elon musk,447,424,0.866
|
| 276 |
-
Musk e Censura,LOCAL,brasil,295,263,0.768
|
| 277 |
-
Musk e Censura,PLATAFORMA_DIGITAL,x,258,163,0.721
|
| 278 |
-
Musk e Censura,VEICULO_MIDIA,cnnbrasil,235,231,0.71
|
| 279 |
-
Musk e Censura,PLATAFORMA_DIGITAL,instagram,210,145,0.904
|
| 280 |
-
Musk e Censura,VEICULO_MIDIA,g1,171,159,0.585
|
| 281 |
-
Musk e Censura,ORGANIZACAO,google,170,98,0.835
|
| 282 |
-
Musk e Censura,ORGANIZACAO,starlink,138,100,0.856
|
| 283 |
-
Musk e Censura,PESSOA,autor,129,122,0.647
|
| 284 |
-
Musk e Censura,ORGAO_PUBLICO,STF,128,85,0.912
|
| 285 |
-
Musk e Censura,PESSOA,musk,121,107,0.743
|
| 286 |
-
Musk e Censura,PLATAFORMA_DIGITAL,tiktok,104,84,0.947
|
| 287 |
-
Musk e Censura,ORGANIZACAO,apple,99,73,0.871
|
| 288 |
-
Musk e Censura,PESSOA,elonmusk,97,90,0.646
|
| 289 |
-
Pobreza e Trabalho,ORGAO_PUBLICO,IBGE,306,198,0.853
|
| 290 |
-
Pobreza e Trabalho,ORGAO_PUBLICO,INSS,230,204,0.765
|
| 291 |
-
Pobreza e Trabalho,PROGRAMA_PUBLICO,Bolsa Família,226,203,0.923
|
| 292 |
-
Pobreza e Trabalho,ATOR_POLITICO,lula,224,184,0.736
|
| 293 |
-
Pobreza e Trabalho,LOCAL,brasil,217,182,0.782
|
| 294 |
-
Pobreza e Trabalho,ATOR_POLITICO,bolsonaro,167,152,0.8
|
| 295 |
-
Pobreza e Trabalho,VEICULO_MIDIA,g1,124,108,0.587
|
| 296 |
-
Pobreza e Trabalho,VEICULO_MIDIA,cnnbrasil,106,104,0.603
|
| 297 |
-
Pobreza e Trabalho,DATA,em 2023,84,84,0.94
|
| 298 |
-
Pobreza e Trabalho,LOCAL,argentina,61,52,0.742
|
| 299 |
-
Pobreza e Trabalho,PESSOA,autor,60,57,0.611
|
| 300 |
-
Pobreza e Trabalho,PARTIDO,PT,59,54,0.909
|
| 301 |
-
Pobreza e Trabalho,DATA,em 2019,54,54,0.94
|
| 302 |
-
Pobreza e Trabalho,DATA,em 2024,54,53,0.94
|
| 303 |
-
Pobreza e Trabalho,DATA,em 2022,53,51,0.94
|
| 304 |
-
Política de Imigração,LOCAL,venezuela,281,248,0.771
|
| 305 |
-
Política de Imigração,LOCAL,brasil,253,221,0.76
|
| 306 |
-
Política de Imigração,LOCAL,eua,242,215,0.728
|
| 307 |
-
Política de Imigração,ATOR_POLITICO,maduro,217,190,0.802
|
| 308 |
-
Política de Imigração,LOCAL,ucrania,208,178,0.807
|
| 309 |
-
Política de Imigração,ATOR_POLITICO,trump,147,127,0.796
|
| 310 |
-
Política de Imigração,LOCAL,russia,142,119,0.76
|
| 311 |
-
Política de Imigração,ATOR_POLITICO,lula,131,114,0.805
|
| 312 |
-
Política de Imigração,VEICULO_MIDIA,g1,124,113,0.557
|
| 313 |
-
Política de Imigração,ATOR_POLITICO,nicolas maduro,115,110,0.84
|
| 314 |
-
Política de Imigração,LOCAL,china,107,81,0.773
|
| 315 |
-
Política de Imigração,LOCAL,cuba,105,81,0.861
|
| 316 |
-
Política de Imigração,VEICULO_MIDIA,cnnbrasil,100,93,0.61
|
| 317 |
-
Política de Imigração,ORGANIZACAO,onu,83,60,0.928
|
| 318 |
-
Política de Imigração,VEICULO_MIDIA,bbc,80,71,0.615
|
| 319 |
-
Proteção Animal,VEICULO_MIDIA,g1,66,58,0.606
|
| 320 |
-
Proteção Animal,LOCAL,brasil,30,26,0.739
|
| 321 |
-
Proteção Animal,LOCAL,rio-grande-do-sul,18,18,0.609
|
| 322 |
-
Proteção Animal,PESSOA,autor,16,16,0.686
|
| 323 |
-
Proteção Animal,PLATAFORMA_DIGITAL,wikipedia.org,16,8,0.606
|
| 324 |
-
Proteção Animal,PESSOA,janja,15,15,0.779
|
| 325 |
-
Proteção Animal,LOCAL,santa-catarina,12,12,0.707
|
| 326 |
-
Proteção Animal,VEICULO_MIDIA,globo,12,7,0.752
|
| 327 |
-
Proteção Animal,LOCAL,rs,11,11,0.597
|
| 328 |
-
Proteção Animal,PLATAFORMA_DIGITAL,instagram,11,7,0.842
|
| 329 |
-
Proteção Animal,PLATAFORMA_DIGITAL,twitter,11,11,0.651
|
| 330 |
-
Proteção Animal,PESSOA,homem,9,6,0.772
|
| 331 |
-
Proteção Animal,ORGAO_SEGURANCA,bombeiros,8,7,0.733
|
| 332 |
-
Proteção Animal,VEICULO_MIDIA,nationalgeographicbrasil,8,8,0.681
|
| 333 |
-
Proteção Animal,ESTATISTICA,20%,7,5,0.98
|
| 334 |
-
Pseudociência e Golpes,PESSOA,baba vanga,47,47,0.966
|
| 335 |
-
Pseudociência e Golpes,ORGANIZACAO,nasa,30,17,0.96
|
| 336 |
-
Pseudociência e Golpes,VEICULO_MIDIA,britannica,26,13,0.845
|
| 337 |
-
Pseudociência e Golpes,VEICULO_MIDIA,skeptical inquirer,21,21,0.822
|
| 338 |
-
Pseudociência e Golpes,VEICULO_MIDIA,nature,12,8,0.658
|
| 339 |
-
Pseudociência e Golpes,PESSOA,fernanda,10,5,0.979
|
| 340 |
-
Pseudociência e Golpes,PLATAFORMA_DIGITAL,twitter,6,6,0.724
|
| 341 |
-
Pseudociência e Golpes,DATA,em 2022,4,4,0.94
|
| 342 |
-
Pseudociência e Golpes,PESSOA,carlson,4,4,0.938
|
| 343 |
-
Pseudociência e Golpes,VEICULO_MIDIA,nationalgeographicbrasil,4,4,0.753
|
| 344 |
-
Pseudociência e Golpes,VEICULO_MIDIA,nypost,4,4,0.579
|
| 345 |
-
Pseudociência e Golpes,DATA,em 1996,3,3,0.94
|
| 346 |
-
Pseudociência e Golpes,DATA,em 2010,3,3,0.94
|
| 347 |
-
Pseudociência e Golpes,PESSOA,nandabande,3,3,0.544
|
| 348 |
-
Pseudociência e Golpes,PESSOA,nnn,3,3,0.533
|
| 349 |
-
Psicologia vs Ciência,LOCAL,brasil,21,19,0.77
|
| 350 |
-
Psicologia vs Ciência,PESSOA,autor,21,18,0.695
|
| 351 |
-
Psicologia vs Ciência,ORGANIZACAO,oms,12,12,0.877
|
| 352 |
-
Psicologia vs Ciência,PESSOA,nnn,12,12,0.621
|
| 353 |
-
Psicologia vs Ciência,PESSOA,drauziovarella,11,11,0.588
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|
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|
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|
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"description": "Taxonomia de entidades nomeadas extraídas em Community Notes BR. Cada tipo é extraído por GLiNER (modelo urchade/gliner_multi-v2.1) com threshold por tipo, ou por regex (alta precisão para padrões formais). Tipos são canonicalizados em PT.",
|
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| 10 |
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|
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{"tipo_pt": "ATOR_POLITICO", "label_modelo": "politician", "fonte": "gliner", "threshold": 0.45, "papel_padrao": "mencao"},
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{"tipo_pt": "ORGAO_PUBLICO", "label_modelo": "government agency", "fonte": "gliner", "threshold": 0.45, "papel_padrao": "mencao"},
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{"tipo_pt": "ORGAO_JUDICIARIO", "label_modelo": "court", "fonte": "gliner", "threshold": 0.50, "papel_padrao": "mencao"},
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{"tipo_pt": "ORGAO_SEGURANCA", "label_modelo": "police or security force", "fonte": "gliner", "threshold": 0.50, "papel_padrao": "mencao"},
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{"tipo_pt": "VEICULO_MIDIA", "label_modelo": "news media outlet", "fonte": "gliner", "threshold": 0.45, "papel_padrao": "fonte_ou_evidencia"},
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{"tipo_pt": "PLATAFORMA_DIGITAL", "label_modelo": "digital platform", "fonte": "gliner", "threshold": 0.45, "papel_padrao": "mencao"},
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{"tipo_pt": "ORGANIZACAO", "label_modelo": "organization", "fonte": "gliner", "threshold": 0.45, "papel_padrao": "mencao"},
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{"tipo_pt": "LOCAL", "label_modelo": "location", "fonte": "gliner", "threshold": 0.45, "papel_padrao": "mencao"},
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|
| 26 |
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{"tipo_pt": "PROCESSO_JUDICIAL", "label_modelo": "court case", "fonte": "gliner", "threshold": 0.55, "papel_padrao": "fonte_ou_evidencia"},
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{"tipo_pt": "FONTE_CITADA", "label_modelo": "cited source", "fonte": "gliner", "threshold": 0.55, "papel_padrao": "fonte_ou_evidencia"},
|
| 28 |
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{"tipo_pt": "URL_DOMINIO", "label_modelo": "URL_DOMINIO", "fonte": "regex_url", "threshold": null, "papel_padrao": "fonte_ou_evidencia"},
|
| 29 |
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{"tipo_pt": "DATA", "label_modelo": "DATA", "fonte": "regex_data", "threshold": null, "papel_padrao": "fonte_ou_evidencia"},
|
| 30 |
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{"tipo_pt": "VALOR_MONETARIO", "label_modelo": "VALOR_MONETARIO", "fonte": "regex_valor", "threshold": null, "papel_padrao": "fonte_ou_evidencia"},
|
| 31 |
-
{"tipo_pt": "ESTATISTICA", "label_modelo": "ESTATISTICA", "fonte": "regex_percentual", "threshold": null, "papel_padrao": "fonte_ou_evidencia"},
|
| 32 |
-
{"tipo_pt": "LEI_NORMA", "label_modelo": "LEI_NORMA", "fonte": "regex_lei_norma", "threshold": null, "papel_padrao": "fonte_ou_evidencia"},
|
| 33 |
-
{"tipo_pt": "PROCESSO_JUDICIAL_REGEX", "label_modelo": "PROCESSO_JUDICIAL", "fonte": "regex_processo", "threshold": null, "papel_padrao": "fonte_ou_evidencia"}
|
| 34 |
-
],
|
| 35 |
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"papeis": {
|
| 36 |
-
"mencao": "A entidade é mencionada no conteúdo da nota como objeto da discussão.",
|
| 37 |
-
"fonte_ou_evidencia": "A entidade é citada como fonte ou evidência (URLs, leis, datas, valores, veículos de mídia, processos)."
|
| 38 |
-
},
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| 39 |
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"canonicalizacao": {
|
| 40 |
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"estrategia": "normalização (lowercase + unidecode + colapso de whitespace) + lookup em dicionários YAML editáveis para programas públicos, órgãos e partidos",
|
| 41 |
-
"exemplos_programas": ["Bolsa Família", "Auxílio Brasil", "SUS", "Prouni", "Fies", "Minha Casa Minha Vida", "CadÚnico", "Novo PAC", "Farmácia Popular", "Auxílio Emergencial", "Vale-Gás", "Pé-de-Meia"],
|
| 42 |
-
"exemplos_orgaos": ["STF", "TSE", "STJ", "MPF", "PGR", "PF", "PRF", "IBGE", "Ipea", "Anvisa", "INSS", "TCU"]
|
| 43 |
-
}
|
| 44 |
-
}
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