Bibliographic record
Abstract
AGRADECIMENTOSSempre ouvi Guilherme me dizer: "Focus on the process, not the result".Pensar mais na trajetória do que no resultado é um jeito de fazê-la mais leve, mais doce e de afastá-la ao máximo de um caminho que seja sofrido demais para que posteriormente eu não queira dele me lembrar.No Mestrado, não consegui pôr isso em prática.O percurso foi bem menos agradável do que gostaria e não me gerou as melhores lembranças de tantos meses, dos anos de dedicação.Eu fiquei bem mais feliz com o resultado do que com o processo.Acho que, por isso, agora no Doutorado, preocupei-me com o caminhar desde a escolha do tema.Queria escrever sobre algo que me desafiasse, mas sobre o que eu gastaria meu tempo livre com satisfação.Queria o que despertasse a minha curiosidade e que me fizesse pensar em questões que superassem a tributação incidente.Queria algo que se relacionasse aos temas sobre os quais realmente gosto de ler e, por isso, cheguei rapidamente à tecnologia e aos modelos de negócio para os quais ela fosse preponderante.Os problemas relacionados à sustentabilidade e mudanças de estilo de vida sempre me encantaram e, juntando esses elementos, cheguei à economia compartilhada.
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 | 0.006 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.033 | 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".