Aspectos teóricos, metodológicos e curriculares no estabelecimento do campo nocional da Ciência da Religião
Bibliographic record
Abstract
Introdução: A religião é um fenômeno típica e universalmente humana estudada pelos mais variados campos do conhecimento humano. Objetivo: analisar aspectos históricos, antropológicos, epistemológicos, metodológicos assim como o projeto político-pedagógico da implantação do curso de graduação de Ciência da Religião, que foi produzido na esfera do Departamento de Ciência da Religião (DCRE) da Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF), com a intenção à implantação do curso de Ciência da Religião em uma universidade pública federal. Método: O método adotado foi a revisão de literatura com teóricos consagrados como Almeida, Funari (2016), Dilthey (2010), Eller (2018), Huff Júnior, Portella (2012), Novinsky (2015), Pieper (2018), Pye (2010), Stern (2020) dentre outros autores dentro de uma abordagem qualitativa. Resultados: Discutimos e debatemos sobre alguns pensamentos, métodos e epistemologia à pesquisa em Ciência da Religião. Conclusões: Chegou-se a conclusão de que a Ciência da Religião tem um caráter plurimetodológico, engloba teorias produzidas por várias áreas do saber e contribui para o estudo da religião como um fenômeno especificamente humano, universal e sob uma ótica própria, não apologética e pluralista.
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 | 0.013 | 0.025 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| 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".