Bibliographic record
Abstract
Para enfocar a questão indígena, representação literária e suas múltiplas interfaces a partir de alguns textos de Darcy Ribeiro, situo primeiramente o indianismo, como tema literário, com base no ensaio de Walnice Nogueira Galvão que retorna a este aspecto, tendo em vista a publicação de Maíra em 1976. Em seguida, remeto a outros estudos e ressalto que, antes de publicar seu primeiro romance, Darcy Ribeiro produziu uma importante, extensa e complexa obra antropológica da qual saliento Os índios e a civilização. Maíra, ao apresentar visões diferenciadas sobre os índios a partir de si mesmos e dos brancos civilizados, possibilita o diálogo com uma gama variada de textos históricos e antropológicos como A fundação do Brasil, livro organizado por Darcy Ribeiro e Carlos de Araújo Moreira Neto e, ainda, O povo brasileiro: a formação e o sentido do Brasil, com destaque para o capítulo “Enfrentamento dos mundos”. Em Diários índios, Darcy Ribeiro narra, de forma cronológica, sua viagem ao norte do país, para “estudar os descendentes dos velhos Tupinambá”, o que propiciou focalizar o contato do antropólogo com os índios e o olhar destes para a escrita do branco sobre eles. A abrangência de Diários índios implicou um destaque para aspectos mais gerais do livro.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.118 | 0.051 |
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".