IMAGEM, REPRESENTAÇÃO E EMOÇÃO NOS TOTENS DE TORCEDORES DE FUTEBOL NAS ARQUIBANCADAS DURANTE A PANDEMIA
Bibliographic record
Abstract
O artigo analisa a representação do torcedor de futebol nas arquibancadas por totens de papelão em jogos disputados sem a presença física da torcida durante as restrições da COVID 19. Objetiva-se identificar: como a imagem pode comunicar e transmitir mensagens a partir dos estudos de Joly (2007) e os efeitos patêmicos gerados pelas imagens do torcedor, a partir de Charaudeau (2015); compreender as relações torcedor-arquibancadas antes e durante a pandemia, segundo Teixeira (2013); comparar a realidade da torcida de futebol no período da crise sanitária. Seleciona-se imagens a partir da relevância para o nosso foco temático, considerando o período de proibição e de retorno da presença de torcidas nas arquibancadas. Coletou-se duas fotografias de torcedores na arquibancada em jornais esportivos e duas em plataformas de fotos. Encontra-se nas fotografias torcedores representados por totens e ainda há a fotografia em que se misturam pessoas e totens, além da que retrata a torcida em tempos “normais”. Estas quatro imagens constroem, propositalmente elencadas por nós, uma narrativa que é analisada neste trabalho. Conclui-se que, a partir dos totens, reconstroem-se imaginários de torcidas com representações que podem ser retomadas na memória sobre ser torcedor na pandemia.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".