Bibliographic record
Abstract
AGRADECIMENTOSO autor expressa sua gratidão àqueles que definitivamente contribuíram para que esta tese fosse elaborada e devidamente fundamentada: Ao Professor Laurindo de Salles Leal Filho, pela orientação, acadêmica e profissional, tenazmente dedicada desde o primeiro dia em que entrei no LFQI.Ao amigo e Dr. Thiago Cesar de Souza Pinto, por ser um dos grandes colaboradores deste trabalho e por contribuir significativamente para meu crescimento profissional.À amiga e técnica Ivani Villanova pelos anos de convivência, por seu exemplo de vida, pelos cafés com bolos de goiabada, pela paciência e principalmente pelas críticas, pois foi "pegando no meu pé" que muito me ensinou.À amiga e pesquisadora Lívia Marques Faustino pela parceria e franca colaboração.À Profª Patrícia Matai pela confiança em mim depositada na condução de diversos projetos de pesquisa, além de sempre capitanear ótimas e interessantes conversas.À Eva França, uma super secretária que muito me auxiliou em várias ocasiões.Ao Instituto Tecnológico Vale pelos investimentos para realização das campanhas de amostragem e pela oportunidade de crescer e aprender simultaneamente.À empresa Vale S/A pela oportunidade de estudar dois complexos e interessantes circuitos industriais de flotação, fornecendo materiais humanos e estrutura para a difícil execução das grandes campanhas de amostragem.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".