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Record W4311165500 · doi:10.12957/seminal.2022.69864

OS AFETOS EM O GATO E O ESCURO, DE MIA COUTO

2022· article· pt· W4311165500 on OpenAlexaff
Luciana Morais da Silva

Bibliographic record

VenueCaderno Seminal · 2022
Typearticle
Languagept
FieldArts and Humanities
TopicLinguistics and Education Research
Canadian institutionsWSP (Canada)
Fundersnot available
KeywordsArtHumanities

Abstract

fetched live from OpenAlex

A presente proposta de leitura, cujo objeto é a narrativa O gato e o escuro, de Mia Couto, tem por objetivo analisar o modo como os mundos possíveis textuais elaborados pelo escritor são arquitetados, especialmente a partir do conjunto de ações estrategicamente colocadas em prática pelas personagens nela estruturadas. As articulações de mundos que constituem as personagens remarcam, nessa narrativa, a construção de seres peculiares, já que comuns, e ainda habilitados a transpor sua ordinariedade. Esses mundos possíveis arquitetados configuram-se para a consolidação de uma narrativa plena de afetividade e, ainda, da perspectiva da descoberta a partir do olhar infantil. A memória afetiva, narrada em textos de opinião do autor, evoca a percepção de múltiplas significações presentes na construção da obra e de suas personagens, principalmente ao estabelecer correlações entre a infância e a condição humanizada de gatos. As emoções presentes na história narrada são conectadas por conjuntos de noções advindas da curiosidade e do aprendizado, próprios da infância. Pretende-se, assim, perceber como a composição dos mundos e submundos de personagens é formulada para a compreensão dos afetos no quotidiano de uma família. Nessa narrativa, as sombras, bem como a claridade, fazem transbordar conjuntos significativos de memória e história na vida de cada uma das personagens estruturadas. As emoções e os afetos, que constituem as personagens, norteiam a possibilidade da percepção inicial, primária, apreendida a partir da experiência advinda do encontro com o novo e desconhecido. Desse modo, cada personagem estabelece um modo próprio e apropriado de afeto, sendo, por conseguinte, formulada por conjuntos de mundos possíveis articulados estrategicamente para destacar as descobertas da infância.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.139
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0020.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0650.001

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.

Opus teacher head0.050
GPT teacher head0.309
Teacher spread0.259 · 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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
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".

Quick stats

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Published2022
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