A trajetoria do fundador da cidade de Montalvânia na memoria coletiva : uma contribuiçao para a cultura local e escolar
Bibliographic record
Abstract
L'objectif de cette étude est d'identifier les éléments présents dans la mémoire collective des habitants de la ville de Montalvania (située au nord de la Province de Minas Gerais, Brésil) autour des événements qui ont eu comme centrale la figure du fondateur de la ville. On a choisi l'option méthodologique de l'histoire orale dans une perspective qualitative, en cherchant la valorisation du sujet humain comme interprète du monde qui l'entoure et comme producteur des significations sociales. Nous avons écouté des gens qui font partie du projet de construction et de développement de Montalvania, ceux qui ont été engagés dans les projets et dans les activités de Antonio Montalvão, le fondateur de la ville, dans la lutte contre le "coronelisme" local. Ils racontent cette histoire, parce qu'ils ont la caractéristique de gardiens de l'histoire. Le fondement théorique est basé surtout en Paul Thompson, Alfredo Bosi et Ecléa Bosi, qui font des rapports, dans leurs études, entre le passé et le présent. Et Raphaël Samuel, Pierre Nora et Jacques Le Goff, préoccupés par la reconstruction de la mémoire et de l'histoire. On souhaite encore que cette étude de re-construction de la mémoire collective, édifiée dans les valeurs présents dans les spécificités locales contribue aux processus culturel et éducationnel local. \n
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".