FÁBRICAS RECUPERADAS NA AMÉRICA LATINA E ALÉM: uma questão para hoje e amanhã?
Bibliographic record
Abstract
Fora da America Latina a tomada de fabricas pelos trabalhadores e um fenomeno ainda raro hoje nos albores do seculo XXI. Ela ocorre em paises desenvolvidos como o Canada e a Franca como tambem em paises perifericos como o Egito e a Servia como tatica de pressionar o capital por vantagens, mas geralmente sem a intencao de promover uma apropriacao duradoura. Este ultimo intuito, porem, ocorre na America Latina desde os anos 1980, pelo menos. Trata-se de processos que acarretam inumeras dificuldades, como a inadequacao da legislacao e a relativa hostilidade da justica. E ocorrem geralmente devido a heranca de dividas patronais, de equipamentos semi-obsoletos e a dificuldades para a obtencao de credito. Mas tambem se evidenciam vantagens como a melhoria das condicoes de trabalho, o fortalecimento da auto-estima dos trabalhadores e outras. Pode-se, atualmente, especular sobre o possivel contagio do resto do mundo pelo fenomeno latino-americano das fabricas recuperadas, ja que a recessao encetada em 2008 dificilmente deixara alternativas de sobrevivencia aos trabalhadores que por ela serao vitimados. Abre-se, portanto, uma renovacao para as lutas sociais dos trabalhadores no interior das unidades produtivas e, por isso, vetor potencialmente importante para o horizonte para alem do capital.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".