Bibliographic record
Abstract
Aceitei com honra e prazer o convite para conversar sobre o Barroco. A ocasião me levou a voltar a um tema, especialmente historiográfico, que me acompanhou durante cerca de trinta anos, praticamente todo o curso de minha carreira acadêmica. Voltar a refletir sobre o mesmo tema não é garantir uma maior precisão de investigação ou clareza de exposição. O que é novo para mim é colocar numa prática didática a ideia de ensinar o Barroco que, além da literatura italiana ou, na verdade, a literatura tout-court, investe um período mais longo do século XVII, o século barroco, e na verdade, se configura como uma manifestação da civilização moderna ou da cultura baseada em tecnologia tipográfica. Compreender bem isso hoje, em plena era tecnológica, é mais fácil do que foi para os nossos mestres, imersos como eram na Galáxia de Gutenberg, da qual estamos nos afastando na velocidade da luz. Sendo habitantes da Constelação de Marconi, metáfora essa também, e de grande relevância, de Marshall McLuhan, temos como vantagem a distância, que nos permite uma visão geral e melhorada das passadas civilizações tipográficas. Vamos direto ao ponto. Nós falamos do Renascimento, Maneirismo, Barroco. [...]
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 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".