A POLÍTICA DO APITO CANINO SOB AS LENTES DO DISCURSO: DIÁLOGOS COM O PENSAMENTO BAKHTINIANO
Bibliographic record
Abstract
O apito canino se apresenta como um recorrente fenômeno que oportuniza a problematização da relação entre falante, discurso e seu destinatário presumido na esfera do discurso político. O objetivo do presente trabalho é apresentar e discutir as diferentes conceituações em torno desse fenômeno por meio de um entrecruzamento teórico com os postulados da metalinguística bakhtiniana. Considera-se, portanto, para tais reflexões acerca do apito canino, os estudos de Mendelberg (2001), Goodin (2009) e Haney-López (2014), que destacam e analisam a ocorrência desta prática discursiva na esfera do discurso político norte-americano. Somados a estes aportes, partindo das postulações de Bakhtin (2015; 2017) e Volóchinov (2017; 2019) acerca da interação discursiva e da orientação dialógica do discurso, propõe-se uma leitura focalizada acerca de como essa estratégia discursiva explora diferentes camadas de sentido diante de um auditório social amplo e diversificado. Espera-se, portanto, com a leitura discutida neste espaço de reflexão, fomentar estudos que avancem na compreensão do fenômeno apresentado e abrir caminhos para propostas que, possivelmente, analisem o fenômeno discursivo do apito canino na dimensão do discurso político brasileiro.
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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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.018 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.002 |
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".