Antropología urbana en Brasil: de la periferia al centro
Notice bibliographique
Résumé
En primer lugar, me complace agradecer a Paulo Dam, jefe del Departamento de Arquitectura de la PUCP, a Pablo Vega Centeno y a Benjamín Marticorena, por la invitación para dictar esta clase magistral. Para mí es un honor y una oportunidad no solo de presentar un panorama de la Antropología urbana en Brasil sino también de conocer las líneas de investigación desarrolladas en esta universidad.Para ello, me propongo hacer un recorrido por la formación de la Antropología urbana en Brasil, poniendo énfasis en el caso de São Paulo. A continuación, hablaré sobre la constitución del Laboratorio del Núcleo de Antropología Urbana (LabNAU) que coordino en la Universidad de São Paulo (USP) y sobre las categorías que utilizamos en la etnografía. Y, por último, me referiré a una experiencia de investigación sobre la presencia indígena en ciudades de la Amazonía. Por lo tanto, la ponencia que sigue tendrá como base el cuadro teórico, las herramientas metodológicas y algunos temas trabajados en este núcleo.*José Guilherme Cantor Magnani es licenciado en Ciencias Sociales por la Universidad Federal de Paraná, concluyó su maestría en Flacso (Chile) y el doctorado en Antropología en la Universidad de São Paulo (USP), donde es profesor e investigador. Entre sus publicaciones, destacan los libros Festa no pedaço: cultura popular e lazer na cidade (1984), Na metrópole: textos de Antropologia Urbana (coautor, 1996), Mystica urbe: um estudo antropológico sobre o circuito neo-esotérico na metrópole (1999) y Jovens na metrópole (2007); y los artículos “Leisure in Popular Districts in São Paulo” (1994, en Societé et Loisir, Presses de l’Université de Québec) y “De perto e de dentro: notas para uma etnografia urbana” (2002, en la Revista Brasileira de Ciências Sociais, São Paulo, 17[49]). Es coordinador del Núcleo de Antropología Urbana y editor responsable de Ponto.Urbe, revista electrónica del NAU: http://www.n-a-u.org/
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».