A MEDIAÇÃO INTERCULTURAL DE CONFLITOS À LUZ DA AGENDA 2030 DA ONU
Bibliographic record
Abstract
Objetiva-se, no presente artigo, analisar de que maneira a mediação intercultural pode contribuir para o cumprimento da Agenda 2030 da Organização das Nações Unidas, sobretudo no que diz respeito ao Objetivo de Desenvolvimento Sustentável nº 16. Desse modo, contextualiza-se a necessidade da implementação de métodos adequados de solução de conflitos, como a mediação, diante da complexidade dos conflitos sociais, na contemporaneidade. Vislumbra-se o cabimento da mediação intercultural ante situações sociais de significativa diversidade cultural. Ressignificam-se os conflitos, a fim de que sejam vistos sob uma ótica positiva, argumentando a contribuição de sua superação para o reconhecimento do outro, bem como para a formação da identidade do sujeito. No que se refere aos procedimentos metodológicos, adota-se a pesquisa bibliográfica, descritiva e explicativa. Desenvolve-se uma epistemologia fenomenológica, a fim de explicar a identidade do ser. Utilizam-se também os métodos dedutivo, por partir da observação geral do panorama da ONU e alcançando um mecanismo específico para a sua colaboração, e indutivo, decorrente de um método específico de resolução de conflitos. Palavras-chave: Agenda 2030; Conflitos; Diversidade; Multiculturalidade; ODS 16; ONU.
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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 | 0.007 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.011 |
| Open science | 0.001 | 0.009 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".