Memórias sobre a história de uma cidade: a História como labirinto
Bibliographic record
Abstract
Neste artigo, desenvolve-se a argumentação de que a escrita da história de cidades elaborada por meio do diálogo entre a memória e a História pode oferecer possibilidades de aprendermos a nelas nos perder para nelas nos reencontrar, num tempo labirintítico. A idéia do labirinto é inspirada em Walter Benjamin (1985, 1994) e em outros que trabalham nessa tradição teórica e representa uma contraposição à compreensão do tempo histórico forjado na modernidade. Enquanto este é linear, vazio, homogêneo, o tempo labirintítico é múltiplo, não-linear, repleto de possibilidades inscritas nas relações do presente com passado e futuro. Para decifrá-lo, é necessária a aprendizagem da leitura indiciária - dos sinais, dos signos, das ruínas, das marcas, dos gestos, dos silêncios, - deixados pela ação dos homens e relatados pelos seus testemunhos. É, também, em Benjamin que se apóia a idéia de que a história como labirinto é contada pelo narrador que narra a sua experiência histórica. A escrita híbrida da história - entre a História e a memória -, base para o desenvolvimento da referida argumentação, é fruto de uma pesquisa com fontes orais e outros conhecimentos históricos, elaborada para uma dissertação de mestrado defendida pela autora do artigo, sobre a história de Governador Valadares, Minas Gerais.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 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".