De como cadeiras se movem : escrevendo meu movimento, movimentando minha escrita, uma experiência a/r/tográfica em dança
Bibliographic record
Abstract
Foi movendo cadeiras que trabalhei nessa investigacao em Danca. Por meio da metodologia de Pesquisa Educacional Baseada em Arte encontrei na pratica pedagogica A/r/tografia um entrelugar educacional que proporciona aos artistas/pesquisadores/professores existirem em contiguidade, num hibrido despertar da mesticagem texto-corpo. Proposta por professores pesquisadores da Universidade da Columbia Britânica em Vancouver, no Canada, a A/r/tografia e uma linguagem de fronteiras, um terreno fertil para investigacoes e vivencias artisticas que pelo referencial metaforico do rizoma, proposto por Deleuze e Guattari, sao entremeadas pela pesquisa e pelo ensino. A necessidade de auto questionamento instiga a/r/tografos a uma pratica viva de pesquisa, estimulando relacionamentos que se constituem por comunidades de individuos compromissados com um modo de ser/estar no mundo. Pela possibilidade de um estado de entrelacamento teoria-pratica de maneira reflexiva, responsiva e relacional, a A/r/tografia provocou-me um lugar proprio dentro da pesquisa que reverberou por meio da proposicao de meus modos de organizacao (renderings) para as praticas de ensino e supervisao de estagios da Licenciatura em Danca da Faculdade de Artes do Parana (FAP). Um ambiente de redescobertas permeadas por negociacoes, em que ensinar danca se constitui como conhecimento, quando imbricado por investigacoes e construcoes artisticas. Abstract
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.011 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.036 | 0.007 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".