Bibliographic record
Abstract
O presente artigo trata-se de reflexões de pesquisa de doutorado com tese já defendida que versa a respeito dos discursos sobre árabes e muçulmanos em livros didáticos de História de uma instituição educacional específica. Tem como objetivo apresentar a análise do capítulo denominado Origens do Mundo Islâmico presente no livro didático de História do 7º ano com destaque para os trechos referentes à presença do Islam no mundo, à sua expansão durante o medievo e especialmente sua permanência em regiões da Península Ibérica do século VIII ao XV, observando se a importância histórica da civilização islâmica assim como se os intercâmbios culturais, econômicos e políticos deste contexto foram abordados e de que maneira. A metodologia consiste em análise discursiva e também iconográfica do capítulo, fundamentada em pesquisa bibliográfica de perspectiva decolonial e crítica. Como resultados constatamos que os intercâmbios sociais não foram abordados, haja vista os contextos serem tratados de forma hermética, sem interlocução com outros, e que a importância do Islam para o mundo não é trazida, sendo esta versada de modo fragmentado e reduzido a personalidades, saberes e invenções destituídos de suas relevâncias históricas e universais enquanto civilização.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".