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Record W1577622461 · doi:10.19092/reed.v2i1.50

Sobre direito, ciências sociais e os desafios de navegar entre esses dois mundos: uma entrevista com Álvaro Pires

2014· article· pt· W1577622461 on OpenAlexaboutno aff
Álvaro Penna Pires, Carmen Silvia Fullin, Ana Lúcia Pastore Schritzmeyer, José Roberto Franco Xavier

Bibliographic record

VenueRevista de Estudos Empíricos em Direito · 2014
Typearticle
Languagept
FieldSocial Sciences
TopicCriminal Justice and Corrections Analysis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophySociology

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.572
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.002
Bibliometrics0.0010.003
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0020.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

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.

Opus teacher head0.020
GPT teacher head0.299
Teacher spread0.279 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2014
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