Carta à Rainha Lusófona: esboço e justificação
Bibliographic record
Abstract
Divulga-se um esboço de Carta à Rainha Lusófona com menos de mil palavras, seguido de dois textos justificativos inseridos no projeto dito da Letter to Queen Lusophonia cuja sigla LQL serve para tornar percetível em inglês a diversidade da lusofonia no espaço e no tempo. O projeto decorre de um protocolo assinado há quase dez anos entre o Instituto de Altos Estudos da Academia das Ciências de Lisboa (ACL), o Centro Globalização e Governação da Nova SBE (CG&G) e o Instituto de Investigação Científica Tropical (integrado na Universidade de Lisboa em 2015). O primeiro texto, que serviu de base a uma apresentação em Maio passado na Reitoria da ULisboa, desconstrói em doze pontos as duas cartas à Rainha de Inglaterra (1300 e 1500 palavras respetivamente), acrescentando mais três referentes à LQL. O segundo texto trata da lusofonia global com base numa comunicação à Classe de Letras da ACL em 23 de julho de 2009, ainda inédita. Aí se esmiuçam muitos dos argumentos contidos no primeiro texto e na edição alargada de Writing to Queens while Crises Proceed lançada na Nova SBE em Maio de 2015, em memória de Jacinto Nunes, onde se abordam trabalhos do Conselho Estratégico para a Internacionalização da Economia bem como a lusofonia energética.
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".