Costa Rica

Hackathon contra a COVID-19

A Hackathon contra a COVID-19 foi uma iniciativa do Laboratório de Investigação e Inovação Tecnológica (LIIT) da Universidade Estatal à Distância, e do Grupo Cidadão Crise Proativa, com o apoio do Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento (PNUD). Os cidadãos foram convidados para a iniciativa para desenvolverem soluções para neutralizar os impactos da pandemia desencadeada pelo Coronavírus. Os projetos vencedores foram Agricompra, um aplicativo móvel que permite a compra e venda de produtos agrícolas para apoiar pequenos e médios produtores, e Cónfu, uma plataforma digital que permite à indústria do turismo gerar renda imediata, oferecendo mercados futuros no presente.

Desenho institucional

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Formalização: a inovação está ancorada na constituição ou legislação, em um ato administrativo ou não está formalizada?

Frequência: com que frequência a inovação ocorre: uma única vez, esporadicamente ou é permanente/regular?

Modo de seleção de participantes: a inovação é aberta a qualquer participante, o acesso é restrito a algumas condições ou ambos os modos se aplicam?

Tipo de participantes: aqueles que participam são cidadãos individuais, organizações da sociedade civil, grupos privados ou uma combinação destes?

Capacidade de tomada de decisões: a inovação toma decisões vinculantes, não vinculantes ou não toma decisões?

Co-governança: o governo está envolvido no processo ou não?

Formalização
not backed by constitution nor legislation, nor by any governmental policy or program 
Frequência
single
Modo de seleção de participantes
open 
Tipo de participantes
cidadãos  
Capacidade de tomada de decisões
produz uma decisão vinculativa  
Cogovernança
no 

Meios


  • Deliberação
  • Voto Direto
  • E-participação
  • Representação Cidadã

Fins


  • Accountability
  • Responsividade
  • Estado de Direito
  • Inclusão Política
  • Igualdade Social

Ciclo de políticas

Definição da agenda
Formulação e tomada de decisão
Implementação
Avaliação

Fontes

Como citar

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Pogrebinschi, Thamy. (2017). LATINNO Dataset. Berlin: WZB.

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