Sessão 2 - Lava-jato

I WEBINÁRIO HABEAS DATA

Evento aberto ao público, on-line e com emissão de certificado para aqueles que registrarem a sua presença durante as apresentações. O evento é gratuito e os organizadores sugerem doação para a Casa do Vovô via Pix (46940953000130, Banco Bradesco). Mais informações pelo e-mail pelo site do Habeas Data: https://habeasdata.fearp.usp.br/ Confira a programação completa (Certificado somente para quem participar da sessão ao vivo): 12.05, quarta-feira: https://youtu.be/Tz39MtdTZF8 14h: Abertura e Sessão 1 - Judicialização da saúde 16h: Sessão 2 - Lava Jato 13.05, quinta-feira: https://youtu.be/yFeinT4_rg0 14h: Sessão 3 - Acesso à justiça: arquitetura judicial 15h30: Sessão 4 - Acesso à justiça: mediação e conciliação e Encerramento

PROGRAMAÇÃO DESTA INSCRIÇÃO:

*Esta sessão será em inglês e sem tradução simultânea

16h-17h30: Sessão 2 - Lava Jato

Coordenação: Maria Paula Bertran – membro do Habeas Data

Apresentação: Evandro Marcos Saidel Ribeiro – membro do Habeas Data

Debatedores:

Maria Virgínia Nabuco do Amaral Mesquita Nasser

Marco Morucci 

Maria Paula Bertran é professora Associada da Faculdade de Direito da Ribeirão Preto - Universidade de São Paulo. Livre-Docente em Sociologia Jurídica pela Universidade de São Paulo. Mestre e Doutora em Filosofia e Teoria Geral do Direito pela Universidade de São Paulo. Pesquisa nas áreas de Direito e Economia, corrupção, contratos, regulação bancária, distribuição de renda e desenvolvimento humano. Professora Visitante Associada na Stanford Law School, com bolsa concedida pela Tinker Foundation. Na Stanford Law School, ministrou o curso "Business, Institutions, and Corruption in Latin America", no trimestre de inverno de 2020. Pesquisadora do Stanford Center of Latin American Studies, com bolsa concedida pela Tinker Foundation, no trimestre de primavera de 2020, ocasião em que elaborou os artigos "Whistleblowing in a Latin Tune" e "Why Brazil? Why Petrobras? Why not Odebrecht? Patterns and Outcomes of The Foreign Corrupt Practices Act", ainda inéditos. Titular da Cátedra Fulbright em Democracia e Desenvolvimento Humano, o título mais alto da Comissão Fulbright, órgão do governo estadunidense que apóia as pesquisas no país. Visiting Fellow no Kellogg Insitute for International Studies, com bolsa da Comissão Fulbright, no segundo semestre de 2018. Advogada.

Evandro Marcos Saidel Ribeiro é professor Associado, na Universidade de São Paulo, Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade de Ribeirão Preto (FEARP - Departamento de Administração). Pesquisador Associado do Centro de Inteligência Artificial (C4AI) da IBM/USP/FAPESP, no qual participo do Grupo AgriBio-Food Security (http://c4ai.inova.usp.br/agribio-en/). Pesquisador associado ao CeMEAI (Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas a Indústria - CEPID FAPESP). Formação acadêmica: - Bacharel em Física (Mar89-Ago92), - Mestre em Física (Mar95) e Doutor em Física (Mar99) pela UFSCar, - Pós-Doutorados: UNICAMP (IFGW - 1999 a 2000) e USP-São Carlos (IFSC - 2001 a Ago2005). Área de atuação: - Ciência de Dados (Data Science), Analytics. Palavras-chave: Business Analytics, Machine Learning, Sistemas Complexos, Análise de Redes, Text Mining, Tese de Livre-Docência: - Árvore geradora mínima aplicada ao estudo da interligação administrativa em empresas listadas na BM&FBOVESPA, Departamento de Administração - FEARP - USP, defendida em abril de 2015. Vínculo ao Grupo de Pesquisa: "Habeas Data - Centro de Estudos e Pesquisa em Jurimetria".

Maria Virgínia Nabuco do Amaral Mesquita Nasser é doutora em Direito Econômico pela USP. Advogada. Autora do livro “Lava a Jato: o interesse público entre punitivismo e desgovernança”, publicado pela Editora Lumen Juris.

Marco Morucci is a PhD candidate in political methodology at the Department of Political Science at Duke University. He researches methods for empirical political science in settings in which data is scarce and causal inference is hard. He addresses problems in this setting by combining machine learning and causal inference methodology. He also works with David Siegel on understanding the causes and consequences of mass public action, and he is affiliated with the Department of Computer Science, where he works with Cynthia Rudin’s Prediction Analysis Lab, and the inter-departmental Almost Matching Exactly Lab. As part of these groups, he works on developing fast, accurate and interpretable matching methods for causal inference. As part of Devlab@Duke, he has worked on Illicit Financial Flows, in collaboration with the World Bank.