NÓS SABEMOS O QUE PODE UM CORPO?
Bibliographic record
Abstract
Em entrevista, a artista e filósofa canadense Erin Manning situa a questão do corpo no âmbito de suas pesquisas, desde uma aproximação que privilegia a incorporação a partir de uma mirada pós-humanística e processual. Situado em uma ecologia de relações que lhe dá possibilidade, o corpo é pensado a partir do acontecimento e da dança da atenção que se desenrola entre ambos. O que emerge daí é uma análise relacional e atenta às forças mais-que-humanas que, no caso desta discussão, desemboca em um debate acerca do caráter transindividual da incorporação, com ressonâncias na forma de pensarmos a neurodiversidade e a percepção autista, temas centrais na obra de Manning. Ao debater sobre eles, a pesquisadora também situa seus modos de fazer investigativo, assinalando alguns dos movimentos de seu trabalho que desembocam em um modo de compreender e se aproximar da pesquisa-criação e de conceber o próprio espaço de investigação enquanto ambiente criativo e atento às ecologias de existências que o instauram.
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 | 0.005 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.033 |
| Scholarly communication | 0.020 | 0.024 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.007 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.005 |
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".