Johnni Langer (org.), Dicionário de mitologia nórdica: símbolos, mitos e ritos
Bibliographic record
Abstract
Na academia brasileira os estudos relacionados com a mitologia greco-romana ainda predominam, principalmente nos cursos de Letras Clássicas, Ciências das Religiões e História, sendo seguidos por estudos relacionados com a religiosidade e mitologia egípcia e celta.Todavia, nos últimos dez anos, vêm estando em voga e crescendo de forma promissora os estudos medievalistas que trabalham a história, cultura, sociedade e mitologia dos escandinavos 1 .Se há dez anos os trabalhos sobre vikings e a mitologia nórdica eram pontuais no Brasil, sendo realizados por poucos estudiosos, hoje dispomos de um número regular de teses, dissertações e monografias, essencialmente publicados nos últimos quatro anos 2 .No que diz respeito aos artigos e trabalhos de comunicação, estes vem crescendo consideravelmente ao ponto de haver já eventos específicos, como o caso da realização do Colóquio de Estudos Vikings e Escandinavos (CEVE), que ocorre anualmente, desde 2012, na Universidade Federal da Paraíba (UFPB), consistindo no maior evento acadêmico dessa área em território brasileiro, promovido pelo Núcleo de Estudos Vikings e Escandinavos (NEVE).Até o ano de 2015, havia dois dicionários de mitologia nórdica em língua portuguesa publicados no Brasil.Um deles, intitulado Dicionário de Mitologia Nórdica 3 , foi publicado na década de 1960 por Owen Ranieri Mussolin (sob o pseudônimo de 1 LANGER, Johnni -"Uma breve historiografia dos estudos brasileiros de religião nórdica medieval".
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.004 |
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".