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Enregistrement W4381481022 · doi:10.56083/rcv3n6-56

GENTIL FILHA DO MAR: O ESPAÇO MARÍTIMO NA POESIA DE MARIA FIRMINA DOS REIS

2023· article· pt· W4381481022 sur OpenAlexaff
Patricia Fernanda Massetti De Lima, José Dino Costa Cavalcante

Notice bibliographique

RevueRevista Contemporânea · 2023
Typearticle
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Development and Societal Issues
Établissements canadiensDiscovery Air (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As noções referentes a espaço e lugar têm sido ponderadas pela Geografia desde muito tempo, uma ciência milenar e que acerca dela muitos estudos foram erigidos. Ainda que seja um conceito bastante antigo, uma abertura quanto à compreensão e aplicação dessa ciência só pode ser observada recentemente, e, ainda assim, mesmo com a já comprovada necessidade de interdisciplinaridade, muito precisa ser feito para que estes conceitos ganhem mais força. Neste artigo propomo-nos analisar algumas questões referentes à poética da paisagem, presentes nos poemas Cismar, Nas praias do Cumã e Nênia, todos do livro Cantos à beira mar (1871) da autora maranhense Maria Firmina dos Reis; em todos foi possível perceber um forte sentimento de afeição pelo litoral e, principalmente, pelo espaço aquático. Para embasamento desta análise, foram visitados conceitos propostos por Yi-Fu Tuan (2012 e 2013), Eduardo Marandola jr. (2012), Eric Dardel (2011) e Gaston Bachelard (1957), importantes teóricos que muito tem a dizer acerca dessa prática interdisciplinar, além das pertinentes pesquisas de Nascimento de Morais Filho (1975), Dilercy Adler (2017) e Régia Agostinho da Silva (2013), críticos da biografia e obra de Firmina. Uma pesquisa que, além de inaugurar um novo olhar a respeito da poesia da autora, permite resgatarmos – mais uma vez – essa relevante personalidade e que durante tantos anos esteve relegada ao ostracismo.

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)0,004
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,237
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,005

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,271 · 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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