Da “movimentação” ao mandato
Bibliographic record
Abstract
O artigo tem por objetivo analisar o conjunto de inovações democráticas construídas durante as candidaturas e os mandatos coletivos das “Muitas pela cidade que queremos” em Belo Horizonte. As “Muitas” surgem em 2015, com o intuito de agregar atores de diversos movimentos e coletivos sociais a fim de construir candidaturas coletivas para disputar as eleições municipais de 2016. Com o slogan de campanha “votou em uma, votou em todas”, foram lançadas 12 candidaturas para vereança, marcadas por pautas progressistas e de representatividade de gênero, raça e orientação sexual. Foram eleitas duas vereadoras, que propuseram uma série de inovações democráticas com objetivo de compartilhar a tomada de decisões e realizar um mandato participativo. A partir da discussão em torno da democracia, participação social e representação, bem como do conceito de inovações democráticas, busca-se compreender quais e como foram construídas as inovações democráticas ao longo da trajetória das Muitas, bem como seus potenciais democratizantes. Para isso, além de levantamento documental, foram realizadas entrevistas semiestruturadas com uma parlamentar e ativistas envolvidos. A pesquisa sinaliza que as inovações em foco contribuíram, ainda que com limitações, para a oxigenação da representação política e da institucionalidade democrática no âmbito legislativo no município.
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 | 0.004 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.001 |
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".