Bibliographic record
Abstract
Resumo Portella, Juliana Giordani Duarte.A Interpretação como processo criativo.Rio de Janeiro, 2014.59p.Monografia de Conclusão do Curso de Especialização em Formação de Intérpretes de Conferência, CCE, Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.Esta monografia tem como objeto de estudo a interpretação como processo criativo.O objetivo do trabalho é levantar questões sobre as congruências possíveis entre a criatividade como processo e a atividade da interpretação.Mediante a revisão de literatura das áreas da psicologia, dos Estudos da Tradução e da Interpretação, lançamos aqui as bases de definição da interpretação e da criatividade, enfatizando a interface entre o processo criativo e o processo da interpretação.Dentre os usos e aplicações da criatividade, são destacados o processo criativo e a personalidade criativa.Consideram-se as características da personalidade criativa que são bem-vindas no intérprete, bem como a importância da cultura geral e da preparação para o bom uso da criatividade na tomada de decisões.O trabalho ainda destaca o uso criativo de estratégias de interpretação face à solução de problemas e salienta de que modo a experiência na interpretação pode contribuir para que a criatividade seja melhor utilizada, fornecendo alguns exemplos práticos.Finalmente, o papel da criatividade é salientado mediante os constantes imprevistos que fazem parte do ofício.
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 | 0.030 | 0.073 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.034 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.018 |
| Open science | 0.003 | 0.011 |
| Research integrity | 0.004 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.003 |
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.
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".