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Enregistrement W3154842079 · doi:10.26563/dobras.i31.1302

Nos desfiles do cotidiano, diversos modos de estar “na Moda”

2021· article· pt· W3154842079 sur OpenAlexaff
Mariana Braga Clemente

Notice bibliographique

RevuedObra[s] – revista da Associação Brasileira de Estudos de Pesquisas em Moda · 2021
Typearticle
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiqueQualitative research in health
Établissements canadiensQuebec Rehabilitation Research Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As escolhas para o vestir cotidiano podem envolver questões como: para quais compromissos deve-se estar apresentável? Como se almeja ser visto (e apreciado, ou não) nos ciclos sociais dos quais participa? Como se colocar nos locais pelos quais se transita enquanto partícipe ou forasteiro de determinado meio social? À luz da semiótica discursiva, o presente artigo procura explorar tais questões. Objetiva-se compreender as maneiras pelas quais se constrói a aparência em relação ao que está na Moda em determinado grupo social e, assim, como são constituídas as identidades e as alteridades. Ao contemplar os gostos que são sazonalmente instituídos e que delineiam o que está em voga, e, por pressuposição recíproca, o que não está, chega-se a uma tipologia das maneiras de estar na Moda (ou fora dela) a partir dos regimes de sentido, interação e risco de Eric Landowski, compreendendo assim os modos de interação entre sujeitos, objetos e seus grupos sociais pelas dinâmicas das aparências. Essa tipologia compreende: o seguidor, o conformista, o bricoleur e o disruptivo. A partir de observações realizadas na rua Oscar Freire, em São Paulo, aborda-se um elemento em comum: o tênis branco, permeando três desses tipos e evidenciando os mecanismos de identificação/diferenciação que guardam os mais diferentes estilos, o que conduz às buscas de pertencimento intencionais e aos riscos, calculados ou não, de não adequação à dado corpo social.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0070,029
Communication savante0,0090,008
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,095
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,312 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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