Bibliographic record
Abstract
PRODUTO EM PRÉ-VENDA. Os livros serão enviados pelos correios a partir do dia 20/12/18. Pedidos que também contenham outros itens respeitarão a data de envio do produto em pré-venda. Explorando a criminologia cultural reúne, pela primeira vez, dois dos maiores nomes da criminologia cultural, Jeff Ferrell e Keith Hayward, com dois criminologistas culturais brasileiros, Salah H. Khaled Jr. e Álvaro Oxley da Rocha. A obra inaugura a coleção Crime, Cultura, Resistência e discute temas-chave como criminologia visual e a representação mediada do crime, criminalização cultural, protesto e política do espaço urbano, práticas subculturais, crime e música, etnografia, criminologia antipositivista, e o nexo entre a segurança, o policiamento e o controle social. Explorando a criminologia cultural é possível compreender um mundo contemporâneo no qual o crime e a imagem do crime espiralam juntos; onde as emoções do crime são construídas a partir de intensidades de experiência imediata, mas também do incessante fluxo de filmes de crime e televisão criminal; onde a insegurança e o deslocamento definem tanto a vida pessoal quanto os contornos dos problemas sociais; onde as predações criminosas do capitalismo global, a violência generalizada deflagrada nas populações de refugiados e migrantes, os perigos do terrorismo e os perigos das respostas a ele, as imagens e informações que circulam na mídia digital também merecem um olhar criminológico. Venha explorar conosco: uma nova era para a criminologia cultural no Brasil começa aqui. Jeff Ferrel, Keith Hayward, Salah H. Khaled Jr. e Álvaro Oxley da Rocha.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.003 |
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".