Análise Coreológica na criação de dança a partir dos solos do Grupo Húmus - UFS
Bibliographic record
Abstract
\n Este trabalho proporciona, em um primeiro momento, reflexões sobre os movimentos do corpo na cena, especialmente na dança, a partir das pesquisas realizadas com o Grupo Húmus de Pesquisa e Dança, formado por alunos do Departamento de Dança da UFS. Apresentamos um diálogo conceitual e analítico sobre o corpo, a dança, o movimento e a arte sob a perspectiva de uma visão coreológica, teorizada e conceituada por Rudolf Laban (1879-1958). Esta tese tenta estabelecer, a partir de conceito e teoria entre vários autores e pesquisadores, diálogos que apresentem outras maneiras de analisar dança. A complexidade do corpo, com suas emoções, ações, técnicas e história que se dilatam e criam interfaces que se revelam na construção da linguagem artística da dança. Criamos recursos/estímulos para dar ferramentas ao dançarino, através do resgate de memórias afetivas e emoções pregressas, situada em contextos contemporâneo da dança. Em um segundo momento, dialogamos e analisamos com os intérpretes-criadores o resultado de suas composições nas diferentes partituras coreográficas, criadas a partir das reflexões, discussões e debates, sobre os experimentos dos diferentes processos pela ótica da coreologia, onde autores como: Rudolf Laban, Valerie Preston-Dunlop, Ciane Fernandes, Rosa Hercoles, Maria Knebel, Luiz Fernando Ramos, Sayonara Pereira, entre outros, que dialogam com a pesquisa. Utilizamos também o sistema Stanislavski. No final de algumas seções, o leitor encontrará exercícios realizados durante o processo de pesquisa.\n
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 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".