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Record W2963053253 · doi:10.4000/cp.7651

Uma voz portuguesa no Canadá: media, migrações e negociações identitárias

2010· article· pt· W2963053253 on OpenAlexaboutno aff
Marta Vilar Rosales, Sónia Ferreira

Bibliographic record

VenueComunicação pública · 2010
Typearticle
Languagept
FieldArts and Humanities
TopicCultural Identity and Representation
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Gente da Nossa é o nome de um programa de televisão produzido em Toronto, no Canadá, por um pequeno grupo de migrantes de segunda geração originários dos Açores. Focado na comunidade portuguesa a residir no Canadá (embora seja transmitido para toda a América do Norte e Bermuda e esteja disponível na Internet), este programa tem sido objecto de uma investigação que o toma quer como montra da agenda colectiva da comunidade à qual se dirige, quer enquanto ferramenta mediática que pode, em certa medida, representar, falar publicamente em nome dela, intervindo no seu posicionamento e visibilidade. Muito embora os objectivos da investigação envolvam a discussão de uma série de dimensões relacionadas com a recepção e as audiências do programa, este artigo centra-se exclusivamente na sua produção e na sua equipa produtora. Os episódios semanais foram gravados durante um ano (2006/07) e submetidos a uma análise de conteúdo estruturada de acordo com as temáticas principais que emergiram da sua estrutura e agenda. Para além de promover uma descrição sólida do programa, esta opção metodológica reflecte igualmente a intenção de desenvolver uma abordagem etnográfica centrada nas questões, temas e acontecimentos seleccionados pelos produtores, bem como no modo como estes são abordados, apresentados e discutidos durante o período de tempo em questão.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.058
Threshold uncertainty score0.418

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0030.010
Science and technology studies0.0230.008
Scholarly communication0.0130.003
Open science0.0010.005
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0150.001

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.

Opus teacher head0.044
GPT teacher head0.274
Teacher spread0.230 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations3
Published2010
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