Toda a minha vida fui Thug: a (des)construção do urbano através do rap = All my life I've been thug: the (de)construction of the urban through rap
Notice bibliographique
Résumé
Até que ponto a música ou outras produções artísticas podem ser um meio de reconhecimento e de aprendizagem sobre um território? (Guerra, 2019a). Esta foi a questão inicial com que nos debatemos, pois apesar de sabermos de forma corroborada o papel e a relevância de géneros musicais como o rap e da cultura hip-hop no mundo artístico, começamos a questionar de que forma são abordados determinados conteúdos, partindo de influências musicais distintas e diversas, desde o rap ao trap, consoante as manifestações de (sub)géneros musicais (Frith, 1996; Lena & Peterson, 2008). Deste modo, o nosso foco incidiu numa análise das letras das músicas de treze artistas, com o intuito de perspetivar as mensagens líricas que são transmitidas, as diversas relações ou referências que possam ser feitas a contextos geográficos, mais concretamente bairros sociais, e concomitantemente perceber como é que estas produções são pautadas pelas posições de afirmação estereotipadas relativas à representação do artista gangster, às vivências e aos consumos desviantes. Como é que um país de pequena dimensão se posiciona, em termos de produção e consumo musical, face a estes processos de resistência (Johansson & Lalander, 2012; Guerra & Quintela, 2016) musical? Acima disso, tentamos compreender em que sentido os artistas alvo de análise ainda refletem nas suas produções artísticas temas como a exclusão, a violência, a criminalidade e outras questões. Trata-se de um artigo que procura enfatizar o papel das criações artísticas enquanto (re)produtoras de conhecimento relevante sobre as realidades sociais (Guerra, 2019a; Becker, 2007).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,017 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».