“Para ir longe, não precisa de velocidade”: uma homenagem a Raul Aragão Rocha
Bibliographic record
Abstract
Raul Aragão Rocha , pernambucano, estudante de sociologia da Universidade de Brasília (UnB), cientista social por vocação, dedicado à questão da paz no trânsito, solidário, entusiasta, empenhado no tema da mobilidade.Membro fundador do Observatório de Brasília Metropolitana, ativista do Rodas da Paz, do Bike Anjo, interessado pela história de Brasília e pelo impacto do automóvel para os moradores dessa cidade.Ciclista experiente, foi atropelado por um carro entre a UnB e a sua casa num sábado à tarde na L2 Norte.Não suportou os graves ferimentos e faleceu no dia seguinte, 22 de outubro de 2017.Um jovem foi atropelado por um outro jovem.Um de bicicleta e o outro de carro, em alta velocidade.A questão do carro em Brasília, objeto de estudo de Raul, tem sua síntese e resposta com a sua própria vida.O direito à cidade, à mobilidade e à própria vida ficam evidenciados neste caso específico. 2 A questão da participação na cidade e a consolidação ou usurpação de direitos pode ser pensada no caso da mobilidade.Robert Park (1976) considera o citadino como alguém que se locomove.A mobilidade dá a medida das relações sociais e o grau de socialização de determinada população urbana.Citadino como passante e ser de passagem.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".