LETALIDADE POLICIAL: DESCOMPASSO ENTRE CAUSA E RESULTADO (OU O MODELO DE PARETO APLICADO À LETALIDADE POLICIAL)
Bibliographic record
Abstract
Para compreendermos o fenômeno da letalidade policial no Brasil é necessário relembrar o processo de militarização da segurança pública, a influência das Forças Armadas por ocasião da transição para a Era Democrática, bem como sua influência na inadequada herança operacional no policiamento ostensivo. A análise da atividade policial sob a ótica criminológica também esclarece uma relação de causa e efeito, tornando perceptíveis as razões do grande número de mortes decorrentes de intervenção policial. No âmbito do Estado de Goiás, busca-se aprofundar os estudos estatísticos existentes, com especial atenção aos agentes estatais envolvidos. Aclarada a estrutura, expostas as razões e, por fim, identificadas as causas e consequências em suas respectivas proporções, lança-se mão de conceitos desenvolvidos pelo engenheiro e economista italiano Vilfredo Pareto, como a regra “80-20” (princípio de Pareto) e o “Optimo de Pareto”, os quais, a par de terem sido gestados no âmbito da temática econômica, se devidamente explorados possuem plena compatibilidade com o campo das ciências sociais aplicadas. É, pois, o que se propõe a realizar no presente trabalho, formulando, em arremate, hipótese propositiva através dos conceitos estudados dentro do contexto da letalidade policial no Estado de Goiás.
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 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".