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Enregistrement W4366783321 · doi:10.47180/omij.v4i1.202

ANALISE DOS RECURSOS MULTIMODAIS: explorando o gênero anúncio publicitário

2023· article· pt· W4366783321 sur OpenAlexaff
Neide Araújo Castilho Teno, Elza Sabino da Silva Bueno

Notice bibliographique

RevueOpen Minds International Journal · 2023
Typearticle
Languept
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistics and Education Research
Établissements canadiensMonsanto (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

O presente texto tem relação com um projeto de pesquisa sob o Título “(Multi) Letramentos e os Gêneros Textuais e ou Discursivos: contribuições para o ensino e aprendizagem de línguas em tempos digitais”, envolvendo gêneros textuais do meio digital, o ensino de línguas e a presença da multimodalidade enquanto recursos disponíveis na cultural digital. O recorte que realizamos para esta escrita envolve uma propaganda vinculada em meio digital que além da presença da linguagem escrita apresenta múltiplas semioses exigindo um outro olhar para a leitura dos recursos linguísticos, contextuais, imagéticos e digitais. Assim, a finalidade deste artigo é explorar aspectos da multimodalidade na leitura de textos do meio digital. Sob o olhar da visão interacional da linguagem, os fundamentos para as análises do texto vinculou se em Monte Mór (2017) , e nas teorias dos na teoria da multimodalidade de Kress e Van Leeuwen (2006[1996]), Kalantzis, Cope e Pinheiro (2020), Marcuschi, (2004) que ensinam sobre os gêneros textuais e sua funcionalidade entre outros. Trata-se, portanto, de um estudo qualitativo-interpretativista pois analisamos e interpretamos enunciados, assim como analisamos a ligação do conteúdo e o verbo-visual dos enunciados em textos multimodais.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,426
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0130,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0430,004

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 Opus0,220
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,213 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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