Bibliographic record
Abstract
Ideias sobre a acomodação legal e política da diversidade étnica têm comparecido nos debates políticos dos últimos 40 anos. Entretanto, relatos sobre a “ascensão e a queda do multiculturalismo” têm efetivamente ocupado o discurso de estudiosos, jornalistas e legisladores de várias partes do mundo para explicar a evolução dos debates contemporâneos sobre a diversidade. O presente relatório sustenta que essa narrativa-mestra, ao mesmo tempo em que obscurece dados relevantes sobre o tema, revela que toda e qualquer consideração depende da natureza das questões em debate e dos países envolvidos. É preciso compreender todas as variações que a questão encerra, se o objetivo for identificar um modelo mais sustentável que vise a acomodar a diversidade. Assim, o relatório demonstra que essa visão pré-concebida em relação ao multiculturalismo descaracteriza a natureza das experiências já realizadas, exagera na dimensão dada ao abandono dessas práticas e identifica, de forma equivocada, tanto as dificuldades e limitações naturais encontradas nesse percurso, como as opções de solução dos problemas. Nesse sentido, o estudo de Will Kymlicka propõe analisar o que significa o multiculturalismo, tanto na teoria como na prática, avaliando a sua trajetória, mesmo que, por vezes, marcada por insucessos, mas, principalmente, considerando as condições em que provavelmente vai-se desenvolver no futuro.
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 | 0.007 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.027 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.012 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".