A influência de elementos cinésicos no gênero debate político: aspectos da multimodalidade na argumentação
Bibliographic record
Abstract
A oralidade e seus elementos têm um caráter fundamental nas conquistas políticas ao redor do mundo, em toda a história da humanidade. À luz de uma análise na interface entre Semiótica Social (KRESS, 2010), Análise da Conversa (MARCUSCHI, 2007) e Nova Retórica (PERELMAN; OLBRECHTS-TYTECA, 2005), objetivamos discutir como os recursos semióticos atrelados à oralidade, especificamente os elementos cinésicos, se constituem essenciais para a argumentação e seus propósitos no debate político, com o intuito de persuadir um público-alvo. Para atender ao propósito, desenvolvemos esse exercício analítico em um corpus de um debate do segundo turno das eleições brasileiras para a Presidência da República no ano de 2014, televisionado pela Rede Globo. Quanto aos procedimentos metodológicos, analisamos o material e selecionamos excertos em que verificamos como os presidenciáveis se utilizaram desses recursos semióticos da oralidade como estratégia persuasiva. Os resultados apontam que elementos cinésicos, como movimentos corporais, expressões faciais, gestos, olhares e risos desempenham importantes funções argumentativas, como o descrédito do oponente e a convicção dos pontos de vista defendidos, em busca do voto do eleitor.
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 | 0.003 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".