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Discurso e cotidiano: histórias de vida em depoimentos de pantaneiros

2007· dissertation· pt· W1752025999 on OpenAlexaff
Maria Leda Pinto

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languagept
FieldArts and Humanities
TopicCultural, Media, and Literary Studies
Canadian institutionsMcGill-Queen's University Press
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

A minha querida mãe, Angelina, incentivadora incondicional e exemplo de força e determinação.Ao meu pai (in memoriam) por tudo que significou em minha vida.PRE -TEXTO Que as minhas palavras não caiam de Louvamentos à exuberância do Pantanal.Que eu não descambe para o adjetival.Que o meu texto seja amparado de substantivos.Substantivos verbais.Quisera apenas dar sentido literário aos pássaros, ao sol, às águas e aos seres quisera humanizar de mim as paisagens.Mas por quê aceitei o desafio de glosar esta obra exuberante de Deus?Aceitei para botar em prova minha linguagem Que eu possa cumprir esta tarefa sem que o meu texto seja engolido pelo cenário (Manoel de Barros, Para enconrtar o azul eu uso pássaros, 1999) AGRADECIMENTOS Na interlocução que resultou neste trabalho muitas foram as vozes, os espaços, os ombros amigos e a palavra é OBRIGADA... a Deus, pois sem Ele, nada disso seria possível; aos meus familiares minha mãe, minha irmã e meu irmão, minha cunhada e meu cunhado que souberam compreender os meus momentos de recolhimento devido às exigências deste trabalho e estiveram sempre presentes dando-me incentivo e apoio; à Profª.Drª.Helena Hatsue N agamine Brandão pela competência e profissionalismo, pelos conhecimentos partilhados e pelo companheirismo e estímulo na orientação desta pesquisa.Com ela muito aprendi.Valeu! à Porfª Drª Dieli V esaro Palma pelas contribuições valiosas partilhadas no Exame de Qualificação; ao Prof. Dr. João W anderley Geraldi pela importante contribuição no Exame de Qualificação, pela amizade e a disposição, sempre pronta, em partilhar seus conhecimentos.Com ele aprendemos sempre; aos meus sobrinhos que, de maneira muito próxima, viveram comigo a construção desta pesquisa: a V anusa e a Fabiane que me acolheram em São Paulo, cedendo-me o espaço e dando-me todo o apoio; a Cleise que me apoiou, cedendo seu apartamento para que eu pudesse estudar e escrever com tranqüilidade; ao Tércio, que esteve junto comigo nos momentos cruciais de formatação e finalização do trabalho, incentivando sempre; A Suene e ao Eli, ao Marcos e ao Edgar e Eliana pelas orações e torcida.aos meus colegas do curso, na USP, pela interlocução em cada encontro, em especial, às amigas, que conquistei no doutorado, A na M ª.B. Y asuda e Lívia Brandão, interlocutoras pacientes que, com suas sugestões, muito contribuíram para a construção desta Tese; aos peões pantaneiros que aceitaram contar-me suas histórias de vida, pela disponibilidade e o desprendimento com que tornaram possível a realização desta pesquisa;

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.139
Threshold uncertainty score0.276

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.004
Science and technology studies0.0090.010
Scholarly communication0.0040.003
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.000

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.

Opus teacher head0.026
GPT teacher head0.283
Teacher spread0.257 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2007
Admission routes1
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