Cartografia das controvérsias na arena pública da corrupção eleitoral no Brasil
Bibliographic record
Abstract
Resumo Este artigo explora o debate na arena pública da corrupção eleitoral no Brasil, sob o prisma da sociologia pragmática, buscando mapear e desdobrar suas principais controvérsias. Adotando os postulados da Teoria do Ator-Rede (LATOUR, 2007; 2012; 2014), buscamos compreender como a arena pública da corrupção eleitoral se (re) configura ao longo do tempo e como esse problema público é visto, interpretado e quais soluções são propostas. Trata-se, portanto, de visualizar a “balística”, ou seja, a trajetória não linear do problema público ao longo do tempo (CHATEAURAYNAUD, 2011). Para tanto, usamos como enfoque metodológico a “cartografia de controvérsias” (VENTURINI, 2010; 2012, VENTURINI, RICCI e MAURI et al., 2015), analisando a arena pública em três campos: político (por meio do levantamento de notícias do jornal Folha de São Paulo), científico (em pesquisa nas bases de dados) e técnico-legal (com o exame das leis mais importantes referentes à matéria). O mapeamento teve como ponto de partida o ano de 1988, marco da abertura democrática no Brasil, e foi feito até 2014, permitindo identificar os principais atores-rede porta-vozes do problema público, suas declarações, os temas das controvérsias que emergem no debate e as visões de mundo elaboradas ao longo do tempo sobre o problema público. Com isso, ilustramos o processo de configuração (CEFAÏ, 1996) ou, ainda, de translação (LATOUR, 2012) que vive o problema público e influencia sua definição, as formas de interpretá-lo e também de enfrentá-lo.
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.009 | 0.013 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.000 |
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".