Bibliographic record
Abstract
Hoje, o legado histórico da Revolução de Outubro é profundamente ambíguo, mas um elemento claramente se destaca: Outubro fornece o exemplo de um partido que teve a coragem e a desenvoltura para proporcionar aos trabalhadores da Rússia a liderança que eles precisavam e queriam a fim de salvar da derrota a revolução que começou em fevereiro de 1917. A Revolução de Outubro não foi um salto quiliasta na utopia, como é muitas vezes foi retratado. Foi, de fato, uma decisão difícil, adotada depois de muita hesitação e pesagem das alternativas. Os que realizaram a Revolução de Outubro fizeram-no em plena consciência das probabilidades temíveis que enfrentavam. Mas eles também sabiam que não agir significaria a derrota certa e renovada escravização do povo pelas classes privilegiadas. Hoje, quando a humanidade mais do que nunca é confrontada com a dura escolha de “socialismo ou barbárie”, as forças progressistas podem procurar inspiração para seu pensamento estratégico na coragem e na determinação dos Revolucionários de Outubro de 1917.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.003 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".