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Enregistrement W4401885119 · doi:10.1590/1980-6248-2022-0049br

Etnografia realista: uma proposta para vivenciar um objeto de estudo “na própria pele”

2024· article· pt· W4401885119 sur OpenAlexaff
Eduardo Pinto Machado, Alex Branco Fraga

Notice bibliographique

RevuePro-Posições · 2024
Typearticle
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban and sociocultural dynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArtHumanitiesPhilosophyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Resumo A etnografia realista é especialmente recomendada em pesquisas que abordam temas relacionados à cultura corporal, pois exige do pesquisador um grau de envolvimento que borra as fronteiras entre a vida pessoal, profissional e acadêmica. O objetivo deste artigo é apontar as vantagens da utilização dessa metodologia específica em um ambiente esportivo e oferecer suporte teórico e metodológico para aqueles que pretendem vivenciar tal empreendimento etnográfico. Para tanto, nos valemos do processo de investigação adotado em uma pesquisa de doutorado que versou sobre a relação entre coach e pupilo de fisiculturismo. Este artigo se divide em três momentos principais, que têm como fio condutor o processo empírico que compreende a forja de um atleta de fisiculturismo: no primeiro momento, realizamos uma aproximação à etnografia realista; no segundo, destacamos as estratégias de rigor metodológico e validez interpretativa relacionadas ao fazer etnográfico realista; no terceiro, por fim, apresentamos uma proposta de operacionalização da movimentação analítica dos achados prospectados em campo. Finalmente, salientamos que a etnografia realista permite captar “desde dentro”, e de forma profundamente implicada, os elementos constituintes de uma cultura muito particular, no caso a relação de obediência entre pupilo e coach de fisiculturismo, à qual não teríamos acesso sem a imersão corporal profunda de um pesquisador em um dos polos dessa relação.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,643
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,001

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,291 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2024
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