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Record W4220740514 · doi:10.22168/2237-6321-11esp2114

Dicionário enciclopédico ilustrado trilíngue da Língua de Sinais Brasileira no ensino de Português como segunda língua

2022· article· pt· W4220740514 on OpenAlexaff
Ariane Mendes Alves, Beatrice Alves Azevedo

Bibliographic record

VenueEntrepalavras · 2022
Typearticle
Languagept
FieldPsychology
TopicHearing Impairment and Communication
Canadian institutionsDiscovery Air (Canada)
Fundersnot available
KeywordsPhilosophyPortugueseHumanitiesLinguisticsSociology

Abstract

fetched live from OpenAlex

O presente artigo trata do uso do dicionário no âmbito do ensino e da aprendizagem de Português como segunda língua por aprendizes surdos, tendo como objeto de estudo o Dicionário Enciclopédico Ilustrado Trilíngue da Língua de Sinais Brasileira (DEIT-Libras), que tem como autores Capovilla e Raphael (2001). Com base em Faulstich (2010), Maia-Pires (2009) e Vilarinho (2013), pontuaremos, por meio do método descritivo-analítico, aspectos capazes de caracterizar sua potencial contribuição para o momento de ensino e aprendizagem da(s) língua(s) que se dispõe a apresentar, são elas: o Português, o Inglês e a Libras. No decorrer do artigo apresentaremos as seguintes seções: 1) Relação léxico, dicionário, aprendizagem e ensino de português do Brasil como segunda língua; 2) Avaliação do “Dicionário enciclopédico ilustrado trilíngue da língua de sinais brasileira” (Libras); e, ao final, 3) Proposta de atividade para o ensino de português como segunda língua, por meio do uso do dicionário aqui analisado. Observamos, ainda, que o dicionário possui uma vasta gama de verbetes e uma estrutura que abarca, além da definição e da ilustração da forma de realização, em estágios, dos sinais da Libras, textos relacionados ao mundo da surdez, contribuindo, assim, para o conhecimento que vai além do léxico das três línguas apresentadas.

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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.348
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0020.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0280.003

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 head0.035
GPT teacher head0.322
Teacher spread0.287 · 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 designObservational
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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Published2022
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