Suzanne Jacob entre o lirismo de suas canções e uma narrativa autobiográfica: as personagens Anna e Flore dialogando com “Ana”, de Clarice Lispector
Bibliographic record
Abstract
Este artigo é dedicado a analisar as personagens "Anna" e "Flora" de Suzanne Jacob, escritora do Quebec (Canadá) dialogando com a personagem "Anna" de Clarice Lispector, escritora brasileira, de tal modo observa-se-á as conexões entre a vida e a obra da escritora canadense. Neste sentido, faz-se um estudo da produção discográfica e literária de Suzanne Jacob, mais especificamente do seu romance "Flore Cocon" e do álbum "Une humaine ambulante", cujos personagens de Jacob fazem parte. Para tanto, investiga-se o perfil dessas personagens em relação a "Ana" do conto “Amor” de Clarice Lispector. Dessa forma, o principal objetivo deste trabalho é a comparação entre a vida e obra da escritora, através da análise das características de cada uma dessas representações que personificam Jacob. Estudando os relatos sobre a vida de Jacob e de como a obra simboliza a forma de viver dessa escrita, constata-se que há uma imbricação entre vida, narrativa e personagens. Assim, o conceito de identidade está presente nesta análise, utilizando as definições de “sujeito de Stuart Hall (2005). Os estudos de literatura comparada são de grande valor para essa análise, pois a literatura comparada é o principal elemento aqui analisado. Logo, constata-se que a arte literária e a música representam Suzanne Jacobe através de Anna e Flore, e Ana do conto “Amor” representa Clarice Lispector.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.026 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
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".