AS MINHAS MENINAS: CONSTITUIÇÃO E COMPLEXIDADE DISCURSIVAS DAS PERSONAGENS FEMININAS NO CANCIONEIRO DE CHICO BUARQUE
Bibliographic record
Abstract
Vão as minhas meninasLevando destinos Tão iluminados de sim Passam por mim E embaraçam as linhas Da minha mão Chico Buarque Rosas, Ritas, Terezas, Helenas, Lilys, Joanas, Bárbaras, Annas, Iolandas, Marias, Madalenas, Carolinas, Januárias, Luizas, Genis, Silvias... Morenas, cabrochas, dançarinas, prostitutas, estrangeiras, travestis, bailarinas, escravas, sonhadoras, realistas, frágeis, atrizes, lutadoras, lésbicas, santas, sinhás... Todas mulheres.Meninas.As meninas.Todas imagens nascidas no cancioneiro de Chico Buarque de Hollanda, conhecido por criar personagens populares, seres do cotidiano, que parecem saltar do mundo de papel tomando corpo e significação social.Proponho neste capítulo uma reflexão acerca da constituição e da complexidade das personagens femininas no cancioneiro de Chico Buarque, como um recorte de um estudo aprofundado, que realizei em 2011[1] sobre a complexidade da canção desse compositor, com o objetivo de analisar, à luz do Modelo de Análise Modular, as marcas e estratégias utilizadas pelo autor nas canções produzidas no período da ditadura militar que burlaram os censores e continuaram conscientizando seu público, a fim de evidenciar que a produção musical desse momento veicula um discurso específico, que muitas vezes precisava ser disfarçado, mas que não poderia deixar de ser tratado pela imposição do contexto social.
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 | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.019 | 0.024 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".