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As contribuições da autonarrativa da experiência semiótica musical para a organização do conhecimento

2019· article· pt· W2969880705 on OpenAlexaff
Camila Monteiro de Barros, Lígia Maria Arruda Café, Audrey Laplante

Bibliographic record

VenueInformação & Sociedade Estudos · 2019
Typearticle
Languagept
FieldArts and Humanities
TopicLinguistics and Education Research
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

A linguagem especializada não é a única forma de se referir à música, e, por conseguinte, não é a única forma de seus usuários a buscarem. Assim, no âmbito da Organização do Conhecimento (OC), focamos justamente naqueles conceitos sugeridos pela experiência do ouvinte não especialista. A experiência como vivenciada não pode ser diretamente transmitida, mas pode ser compartilhada por meio da autonarrativa daquele que a vivenciou. O objetivo desta pesquisa é compreender como os próprios usuários da informação musical, no papel de ouvintes, relatam as experiências relacionadas à música por meio da descrição dos elementos que compõem essa experiência. A Semiótica de Peirce é a base teórica que permite estruturar esses elementos: signo, objeto, interpretante e hábito. Para tanto, foram realizadas 17 entrevistas individuais com jovens entre 18 e 29 anos, sem conhecimento formal de música. Cada entrevistado foi convidado a relatar um momento intenso que teria vivido enquanto escutava música. A análise dedutiva e indutiva dos dados resultou na seguinte matriz: cinco categorias de descrição do signo; quatro categorias de tipos objeto; duas categorias de ocorrência do interpretante emocional, duas do interpretante energético e três do interpretante lógico; considerações sobre hábito em três aspectos: manutenção do estado emocional, uso da música como plano de fundo e uso da música para realização de esforço físico. A categorização dos relatos, associada a outras estratégias fornece uma matriz representacional do universo conceitual da música. Essa representação torna possível o compartilhamento das experiências, respeitando as variações semânticas próprias e necessárias para sua verbalização.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.667
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0520.014

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 head0.051
GPT teacher head0.335
Teacher spread0.283 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
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".

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Published2019
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