REPRESENTAÇÕES DA AFETIVIDADE NA PERSONAGEM NEGRA: AMORES DE BALDO, NO ROMANCE JUBÍABÁ, DE JORGE AMADO
Bibliographic record
Abstract
Este trabalho pretende ser o resultado parcial do projeto de pesquisa Assim caminha a humanidade? do Individualismo, do Coletivismo e do Comunitário. Revisitando utopias, e busca fazer um estudo da representação da afetividade da personagem negra em narrativas literárias, neste caso em Jubiabá, do escritor brasileiro Jorge Amado, de origem baiana. Publicado em 1933, este romance desperta nossa atenção na medida em que se constitui na primeira narrativa ficcional a trazer uma personagem de etnia negra como herói narrativo, nas primeiras décadas do século XX, ainda com as marcas bem vivas do período escravocrata vivido pela sociedade brasileira.Apesar do caráter de protagonista dado pelo escritor ao negro Antonio Balduíno, pensamos ser inegável a presença de estereótipos negativos que se revelam na narrativa. De fato, o espaço ficcional do romance será formado tanto pelas imagens do Morro do capa Negro, em Salvador, quando pelas paisagens do Recôncavo baiano, com a presença incontornável do mar.No que diz respeito às personagens, a narrativa delimita o contraste entre o modo de viver e produzir e amar dos ricos e pobres, num discurso contundente de crítica social, de denúncia das instituições e das injustiças sob as quais vivem a maioria da população pobre e de descendência afro.O livro Jubiabá é uma ficção literária que retrata a historia do Jovem Antonio Balduino que viveu diversas aventuras durante suas vida nas terras baianas e sofreu os mais diversos tipos de preconceitos que circundam a vida de um jovem negro dentro das suas relações sociais. Este trabalho buscou pontos que caracterizam a identidade afetiva do protagonista no âmbito da identidade regional, mapeando quais lugares são reservados para ele na nesta narrativa literária.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.016 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".