A literatura infantil e juvenil contemporânea: estudo dos livros digitais propostos em Portugal no PNL
Bibliographic record
Abstract
O presente artigo é fruto do projeto de pesquisa do Estágio de Pós-doutoramento em Portugal, intitulado “A Literatura Infantil e Juvenil Contemporânea: Estudo de mídias, linguagens e tecnologias”, desenvolvido de julho/2017 a junho/2018, com auxílio Capes, Processo - 88881.119696/2016-01, junto ao Grupo de Investigação Mediação Digital e Materialidades da Literatura, do Centro de Literatura Portuguesa, da Faculdade de Letras da Universidade de Coimbra, sob a supervisão da Professora Doutora Ana Maria e Silva Machado. O objetivo é analisar obras da Literatura Infantil e Juvenil sugeridas no Plano Nacional de Leitura (PNL), de Portugal, especificamente os livros da Biblioteca Digital presentes no site, com intuito de verificar como os autores conjugam hipertextos e recursos midiáticos (sons, imagens e movimentos) e se o estético se manifesta nas obras, ao dialogar a imagem visual e a palavra, e como se dá a inserção da música na interação entre o verbal e o não verbal. Além disso, apresentar a aplicação de uma experiência-piloto, em duas escolas públicas, uma de Anadia e outra de Coimbra, em Portugal, com intuito de avaliar a recepção da novela digital Alice Inanimada, episódio 1-China e episódio 2-Itália, de Kate Pullinger e Chris Joseph, pelos alunos de duas turmas do 6.º ano e uma do 8.º ano, assim como pelas professoras das turmas. A aplicação na turma de 8.º ano foi realizada pela doutoranda Ana Albuquerque e Aguilar e nas duas turmas dos 6.º anos foi realizada pela pós-doutoranda Alice Atsuko Matsuda. Os dados dessa aplicação que agora se apresentam recuperam a informação da comunicação antes apresentada na ELO 2018, em Montreal-Canadá. A pesquisa da novela digital Alice Inanimada já vem sendo realizada desde 2016, coordenada pela Professora Ana Maria e Silva Machado, com uma aluna do Programa de Doutorado, Ana Albuquerque e Aguilar, e um mestre em tradução, António Oliveira, com intuito de traduzir a novela digital para a Língua Portuguesa como também o material pedagógico que a acompanha[1].
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".