PRESENÇA NEGRA NO ESTADO DO AMAZONAS: a contribuição dos arquivos do TJAM
Bibliographic record
Abstract
A presença negra na Amazônia e notadamente no Amazonas tem uma histórica negação ou minoração. Parte por ter pertencido a outra colônia portuguesa nas Américas, o Grão Pará e Maranhão, integrado ao estado do Brasil após a independência desse último e que pelas características da região teve exploração econômica diferente em relação a outras regiões, com uso bem mais modesto de mão de obra escravizada negroafricana. Na segunda metade do século XIX havia uma não reduzida parcela de negros livres e libertos na população, além de um parcela menor de ainda escravizados. Outra parte da negação, vem da modernização trazida pelo fausto da borracha, a cidade de Manaus aspirava ser uma “Paris dos Trópicos”, essa aspiração cosmopolita da “Belle Epoque” se alinhava a outra, higienista, em que as figuras do negro e do indígena deveriam ser se não fisicamente eliminadas, ao menos ocultadas. O que acabou se tornando crença popular de não presença negra até muito recentemente. Nos últimos anos a academia se voltou à desconstrução dessa negação, através de várias pesquisas de pós-graduação, sobretudo em História. Parte das pesquisas tem utilizado o acervo histórico do arquivo do Tribunal de Justiça do Amazonas. Aliás o acervo foi premiado em 2018 com o selo “Memórias do mundo” da UNESCO, pelo conjunto documental “Africanos livres na Justiça amazonense do Séc. XIX”, sendo o primeiro e único acervo do estado a possuir tal distinção.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".