Notice bibliographique
Résumé
Embora meu livro Coding Places: Software Practice in a South American City (Lugares de desenvolvimento: a prática de software em uma cidade sul americana, en tradução livre), a que se refere este ensaio, dedique muitas páginas à linguagem Lua, ele não é sobre Lua e, seguramente, não é sobre uma “síndrome” da qual o Brasil precise se livrar. O livro é sobre globalização e a posição paradoxal de algumas cidades como o Rio de Janeiro no mundo global do software. Uma parte do paradoxo é que o Rio é uma cidade como muitas outras. Não é “estranho” – é absolutamente normal. O Vale do Silício é incomum – e muito afortunado. As pessoas que trabalham no Vale do Silício não precisam fazer as escolhas difíceis de quem mora no Rio (ou em muitas outras partes). O livro analisa essas escolhas e procura mostrar que elas ajudam a manter o status quo. Contudo, não é minha intenção condenar essas escolhas. Eu provavelmente também as realizaria. Na verdade, o faço com frequência (meu próprio livro está disponível apenas em inglês, não havendo uma edição em russo). Ainda assim, acho que vale a pena refletirmos sobre essas escolhas, considerando-as em toda a sua complexidade.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,013 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».