UM ESTUDO SOBRE FEMINICIDIO NA CIDADE DE MANAUS: O LADO EXTREMO DA VIOLÊNCIA CONTRA A MULHER
Bibliographic record
Abstract
O feminicídio é uma qualificação do homicídio, a Lei 13.104 o que distingue esse crime do homicídio é o fato de ser praticado contra a mulher pelo simples fato de ser do sexo feminino, envolve preconceitos, discriminações e outros fatores que acercam a vulnerabilidade da vítima. A pesquisa tem como objetivo geral investigar a respeito do crime de feminicídio na cidade de Manaus, e como objetivos específicos (1) refletir sobre o processo histórico da violência contra a mulher, a partir da perspectiva de gênero; (2) levantar dados estatísticos sobre o feminicídio em âmbito nacional, estadual e municipal e; (3) evidenciar as políticas de proteção à violência contra a mulher, no enfrentamento do feminicídio. No estudo utilizou-se como técnica de pesquisa o tipo bibliográfico, desenvolvida por meio de materiais já existentes, como livros, artigos científicos e documentos oficiais, baseado na perspectiva teórica do materialismo dialético. Tendo a pesquisa alcançado resultados positivos, pois através dela conseguimos alcançar e responder os objetivos estipulados de forma a beneficiar acadêmicos de diversos cursos e sociedade.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.014 |
| Science and technology studies | 0.022 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".