Bibliographic record
Abstract
O que seria se não tivesse abandonado a cidade onde cresci? Regresso a Viseu com a ideia de fazer um filme documentário do meu reencontro com os antigos colegas de liceu que não voltei a ver, desde que deixei a cidade, há vinte anos. Será uma viagem no tempo, um regresso a um espaço que já não me é familiar. Como não me encontro a viver na cidade onde cresci, pergunto-me onde estão e o que fazem essas pessoas, que sonhos foram cumpridos e quais ficaram por realizar. Esta época que pertence à minha memória pessoal remonta a um tempo específico, a um ponto de viragem no meu percurso pessoal. No ano seguinte migrei para Lisboa para iniciar um novo ciclo de estudos, no Ensino Superior e este grupo de amigos do tempo de liceu foi progressivamente desaparecendo da minha vida. Alguns deles acompanharam-me na ida para Lisboa para frequentar estudos superiores ligados às artes. Neste momento, ao questionar sobre as suas vidas acabo por reflectir sobre o meu percurso até aqui. Escolhi um objecto icónico como referência, o livro de ponto que costumava estar na secretária do professor e que tinha na sua página de abertura as fotografias de passe dos colegas de turma pela qual se fazia uma chamada. Esse ritual da evocação dos nomes em voz alta será inspirador para a estrutura do meu filme e deste ensaio. Parto numa viagem às minhas memórias pessoais dos locais e das pessoas, regressando à cidade onde nasci e cresci, à procura da turma do meu 12º ano de escolaridade do final dos anos oitenta.
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 | 0.001 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.004 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.190 | 0.065 |
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".