Sobre direito, ciências sociais e os desafios de navegar entre esses dois mundos: uma entrevista com Álvaro Pires
Bibliographic record
Abstract
Conhecido como um dos mais importantes pesquisadores da punição criminal contemporânea, Álvaro Pires teve ao longo das últimas três décadas uma produção acadêmica de suma relevância para aqueles que tentam compreender a racionalidade dos sistemas penais. Titular da Cátedra de Pesquisas do Canadá em Tradições Jurídicas e Racionalidade Penal e professor há mais de 30 anos do Departamento de Criminologia da University of Ottawa, Canadá, seus trabalhos são um exemplo notável de um olhar sociológico sobre o direito que leva a sério a complexidade desse objeto de pesquisa. Nesta entrevista, ele fala de sua trajetória acadêmica entre o direito e as ciências sociais e de como a questão da interdisciplinaridade é mais uma construção do pesquisador do que uma realidade já dada sobre a qual ele se apoia. Trata também de algumas questões epistemológicas importantes, como os limites da observação científica, a impossibilidade da pesquisa em mais de um quadro disciplinar e as dificuldades que a dicotomia realismo/construtivismo coloca para a pesquisa social. Comenta, por fim, as dificuldades teóricas da pesquisa em criminologia, ressaltando os problemas de uma crítica pré-construída.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.021 | 0.023 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.005 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".