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Cartografia da violência na construção narrativa de “regiões perigosas”: um processo de estigmatização reforçado por noticiários criminais

2021· article· pt· W3197809794 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueINTERIN · 2021
Typearticle
Languagept
FieldSocial Sciences
TopicMedia and Communication Studies
Canadian institutionsComputer Research Institute of Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesCuritibaSociologyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

O objetivo deste trabalho é refletir sobre como o jornalismo reforça a estigmatização de regiões perigosas e, por extensão, das pessoas que as habitam. No estudo propõe-se um diálogo entre taxa de homicídios, representações de violência em noticiários criminais e percepções de telespectadores que vivem no espaço mais estigmatizado pelos programas. O objeto empírico é formado a partir de uma análise de conteúdo de 80 edições do Balanço Geral e do Tribuna da Massa e de entrevistas em profundidade com seis telespectadores que vivem no bairro Cidade Industrial de Curitiba. Embora os dois telejornais estigmatizem a região como violenta, os participantes ligam a noção de perigo a outros lugares, o que aponta para o território geográfico tanto como um dispositivo de estigmatização quanto como uma comunidade de referência relevante para a produção de sentidos.

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.

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)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.108
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.083
GPT teacher head0.372
Teacher spread0.289 · 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