Bibliographic record
Abstract
O texto trata da compreensão do papel educativo da cidade e a possibilidade de torná-la educadora, o que implica a realização da utopia de, intencionalmente, transformar as relações e as formas da cidade em processo indistinguível e dialético de transformação da própria cidade. Quando se fala em transformação, o foco é discutir a cidade como direito, em especial daqueles que não a tem como deveriam. Para tanto, o texto faz uma retrospectiva histórica sobre o tempo e cidade; cidade e tempo; e cidade e educação. Da caverna à cidade, o homem foi instituindo práticas e relações sociais que permitiram maior domínio sobre o espaço e o tempo. As revoluções nacionais e socialistas que marcaram o século XX e a experiência democrática contribuíram para que as cidades tornassem espaços de profundos conflitos, mas também da conquista e afirmação de direitos sociais, civis e políticos. A cidade pode se constituir no lugar onde os direitos se materializem na criação de espaços e relações que instaurem e oportunizem outros tempos. As cidades denunciam os fracassos de nossa civilização, mas podem também promover movimentos de transformação estrutural da sociedade. O texto conclui que a cidade pode invadir a escola e os currículos; pode entrar na sala de aula para mobilizar os conhecimentos de maneira multidisciplinar. Os cidadãos e as cidades podem também ser desvendados e descobertos no universo simbólico e afetivo de cada criança, jovem ou adulto por meio da educação.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 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".