Bibliographic record
Abstract
A leitura do artigo de Mauro Chaves, “A falta de caráter canadense”, publicado na pág. 2 de O Estado de São Paulo em 10 de fevereiro de 2001, deixou-me entre estarrecido e consternado. Estarrecido pelo desconhecimento e falta de informação que o artigo demonstra; consternado, pela atitude de desprezo e intolerância que induz. Morei ao todo três anos no Canadá e já visitei o país várias vezes nos últimos vinte anos, quase sempre a trabalho. Conheço as Universidades de Montreal, de Laval, na cidade de Quebec, a de Toronto, a McGill e a Universidade de Quebec em Montreal (Uqam). O intercâmbio entre Universidades brasileiras e canadenses é extenso e intenso, abrangendo um sem número de áreas do conhecimento. No Brasil existe uma Associação Brasileira de Estudos Canadenses, com Núcleos em Universidades de Norte a Sul do país. Sou pai de uma cidadã canadense, cujo nascimento, em 1981, e o posterior cuidado pediátrico propiciou-me um contato estreito com o sólido e organizado sistema de saúde pública local. Em nada o Canadá que eu conheço se parece com o país inóspito e insosso descrito no artigo de Mauro Chaves.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.021 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.002 |
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".