Estágio Docente, Desenho e Símbolo: tríade para investigar e compreender corporeidades afro-brasileiras
Bibliographic record
Abstract
O texto apresenta uma experiência docente articulada durante a travessia do autor pelo programa de pós-graduação em Desenho, Cultura e Interatividade -UEFS, precisamente no componente curricular Estágio Docente (PIMENTA, 2011), no qual assumiu a regência de uma turma de Desenho Artístico ofertada como atividade optativa para turmas de graduação. Nesse cenário, trabalhou-se com a categorias Desenho (FERREIRA, 2005, 2007; GOMES, 1996), Imagem e Símbolo (MORIN, 1975, 1999) com a prerrogativa de compreender a realidade dos educandos a partir da projeção gráfica e como eles podem explicar as suas intersubjetividades através dos traços e linhas. Nesse cenário, criaram-se desenhos elucidativos das populações negras o que proporcionou as discussões sobre as corporeidades afro-brasileiras. Em relação a metodologia, optamos pela perspectiva fenomenológica ao enfocar a utilização de imagens na Etnopesquisa Crítica (MACEDO, 2010). Portanto, o estágio docente passou a ser compreendido como uma experiência rica para a validação da práxis educativa ao passo que o mesmo pode oportunizar as mutabilidades identitárias (HALL, 2006). Recebido em: 08 novembro 2017Aprovado em: 11 dezembro 2017
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
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.
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".