Bibliographic record
Abstract
Lucio Agra é doutor em Comunicação e Semiótica pela Pontifícia Universidade Católica de São Paulo. Foi professor do curso de graduação em Comunicação das Artes do Corpo na PUC-SP e atualmente é professor Adjunto da Universidade Federal do Recôncavo da Bahia. Tem experiência na área de Comunicação e Artes, com ênfase em Semiótica das Artes, atuando principalmente nos seguintes temas: poesia - poética - arte e tecnologias, performance - artes do corpo, performance, poesia - poesia eletrônica e digital e performance- arte, tecnologia e vanguardas, teorias da comunicação. Além dessas atividades também é artista da performance e curador. Como artista, apresentou performances e palestras em diversos festivais nacionais e internacionais tais como E-Poetry (2001, Buffalo, Paris 2007 e Buffalo 2011), RIAP (Québec, 2010), Instituto Hemisferico (Bogotá, 2009), Encontro de Poesia Experimental (Montevideo, 2009), 10 Dimensões (Natal), Vazio (Manaus) e Performance, corpo, política, tecnologia (Brasília), todos em 2010. Em 2009 foi um dos indicados para o Prêmio Sérgio Motta na categoria obra em meio de carreira. Vídeos: Gravação: TV-PUC Edição: Ana Paula Rodrigues da Silva, Thiago Fonseca (TV-PUC) Música: PIPA estúdio
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 | 0.001 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.046 | 0.008 |
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".