Restrições matemáticas e criação literária: o paradoxo do pensamento da diferença na Literatura Potencial
Bibliographic record
Abstract
É contemporânea nossa necessidade de pensar no modo como a matemática e a Educação Matemática podem ser perspectivadas pelas filosofias da diferença e, por meio desse texto, pretendemos mostrar a força do pensamento da diferença na Literatura Potencial. A Literatura Potencial, produzida pelo grupo OuLiPo, propõe o uso de restrições matemáticas para produção de seus textos. A matemática, nesse sentido, funciona como matéria de criação literária, sendo que a Literatura Potencial deve ser percebida como um paradoxo: ao mesmo tempo que restringe por meio da matemática, multiplica as possibilidades de criação de escrita e de sentidos. O caminho investigativo frente à Literatura Potencial se fez em três tempos: i) o estudo do livro OULIPO: ejercicios de literatura potencial (Queneau et.al., 2016); ii) revisão de literatura no Repositório Digital Lume da Universidade Federal do Rio Grande do Sul; iii) proposta de exercícios matemático-literários. Sobre i) OuLiPo (Oficina de Literatura Potencial) é um grupo de escritores que objetivam fazer literatura não espontânea. Esse grupo vai na contramão do movimento Surrealista que é movido pela inspiração. Sobre ii) A revisão de literatura buscou no Repositório Digital Lume da UFRGS pesquisas que relacionassem matemática e literatura. Encontramos cinco pesquisas. Sobre iii) Descrevemos alguns exercícios matemático-literários para exemplificar uma das tendências da Literatura Potencial: o anulipismo, que trabalha a partir de obras já escritas para realizar as produções textuais com restrições matemáticas. Esses exercícios poderão impulsionar futuras práticas pedagógicas para a Educação Matemática.
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 | 0.006 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.028 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.013 |
| Open science | 0.001 | 0.009 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".