A ERA TIKTOK NA PRODUÇÃO DE VIDEOCLIPES
Bibliographic record
Abstract
Este trabalho explora a evolução dos videoclipes, desde a origem até as transformações trazidas pela era digital, com foco no impacto do TikTok, na produção e no consumo audiovisual. A pesquisa examina a transição dos videoclipes tradicionais para formatos mais fragmentados e interativos, analisa como a cultura participativa e a democratização das ferramentas de edição e estratégias de conteúdo moldam uma nova narrativa audiovisual. A partir da análise da comunicação oficial de Serenata da GG, de Gloria Groove, e da produção participativa em Fantasma, de Ana Laura Lopes, foram investigadas estratégias de montagem, usos de efeitos e a integração de elementos interativos que fomentam o engajamento do público. Os resultados mostram que o TikTok não apenas alterou a maneira como os videoclipes são consumidos, mas também transformou significativamente as práticas de produção, incentivando a experimentação estética. Dessa forma, a plataforma redefine o conceito de videoclipe na contemporaneidade, consolidando uma estética audiovisual breve e impactante que valoriza a interatividade e a participação ativa dos usuários.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.003 |
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".