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Individuare sistemi data-intensive nella Pubblica Amministrazione italiana: uno strumento basato su web scraping e machine learning.

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  • معلومة اضافية
    • Contributors:
      Amaturo, Enrica; Aragona, Biagio; Acampa, Suania; Artiaco, Roberto
    • الموضوع:
      2025
    • Collection:
      IRIS Università degli Studi di Napoli Federico II
    • نبذة مختصرة :
      l lavoro presenta uno strumento capace di individuare ed esplorare automaticamente, attraverso il Machine Learning, l’impiego di sistemi data-intensive da parte della Pubblica Amministrazione (PA) italiana. Nonostante la digitalizzazione della PA implichi l’uso di tecnologie basate sui dati, manca una panoramica di dove e come questi sistemi sono utilizzati e sui rischi che possono generare. Il lavoro addestra un algoritmo di machine learning su documenti e risorse web per individuare i sistemi di decisione automatica nella PA. Sono stati raccolti 15.087 contenuti tramite web scraping da siti ministeriali italiani, etichettati manualmente e usati per addestrare un modello BERT.
    • Relation:
      volume:XIII; issue:2/2025; firstpage:109; lastpage:119; numberofpages:11; journal:SICUREZZA E SCIENZE SOCIALI; https://hdl.handle.net/11588/1012947; https://siss.terni.unipg.it/ojs/index.php/siss/article/view/161/28
    • الرقم المعرف:
      10.5281/zenodo.17297505
    • الدخول الالكتروني :
      https://hdl.handle.net/11588/1012947
      https://doi.org/10.5281/zenodo.17297505
      https://siss.terni.unipg.it/ojs/index.php/siss/article/view/161/28
    • Rights:
      info:eu-repo/semantics/openAccess ; license:Copyright dell'editore ; license uri:publisher
    • الرقم المعرف:
      edsbas.C01B45AC