Entrevista com Karol Cordeiro: uma história de amor e luta pela inclusão através da arte
Bibliographic record
Abstract
Karolina Cordeiro é geógrafa de formação, doula por missão e escritora por paixão. Mãe da Ana Júlia, do Pedro e da Giovana. Fundadora do Projeto Angel Hair (cultura, arte, educação e inclusão), que leva apresentações itinerantes em escolas públicas de dança inclusiva e palestras em várias cidades do Brasil. O Projeto nasceu depois que seu filho Pedro desenvolveu uma síndrome rara chamada Aicardi Goutieres. Ativista pelos direitos humanos. Facilitadora em desenvolvimento humano no Movimente Ateliê. Palestrante e colunista da revista Cult, articulista da Revista Reação (revista nacional de reabilitação) e colunista da revista Triângulo Esporte. Membro da Comissão em Defesa da Pessoa com Deficiência da OAB Minas, Diretora de Operações da AGS Síndromes da América do Sul. Corredora da Angel Hair Team. Cofundadora do Projeto Muda do Afeto (cartilha e livros sobre a pessoa com deficiência). Uma mulher e mãe que transforma a experiência de ter um filho com deficiência em aprendizado e oportunidade de criar relações significativas e importantes para um mundo melhor.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.002 |
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".