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Record W6986078615

O ARTIGO ACADÊMICO NA CULTURA DISCIPLINAR DA ÁREA DE NUTRIÇÃO: UMA INVESTIGAÇÃO SOCIORRETÓRICA

2019· article· pt· W6986078615 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueAmericanae (AECID Library) · 2019
Typearticle
Languagept
FieldMaterials Science
TopicElectron and X-Ray Spectroscopy Techniques
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsProduct (mathematics)Field (mathematics)Order (exchange)Qualitative researchState (computer science)Perspective (graphical)Field research
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

<font face="Arial, Verdana"><span style="font-size: 13.3333px;">O presente estudo tem por objetivo apresentar uma proposta de configuração sociorretórica de artigos acadêmicos experimentais na área de Nutrição, mostrando, assim, como essa cultura disciplinar compreende e constrói o referido gênero. Para isso, apoiamo-nos nas concepções teórico-metodológicas de Swales (1990; 2004), acerca dos gêneros acadêmicos, tomando como norte o modelo CARS (Create a Research Space) pelo qual se permitiu identificar movimentos (moves) e passos (steps) prototípicos em Introduções de artigos acadêmicos de diversas áreas. Além desses pressupostos, fundamentamo-nos nas propostas sociorretóricas de Nwogu (1997) e Costa (2015) para a área de Medicina, haja vista a área, em estudo, pertencer à grande área da Saúde. Em relação à descrição da comunidade disciplinar em estudo, adotamos o conceito de cultura disciplinar postulado por Hyland (2000). Desse modo, nossa pesquisa que se define como um estudo de natureza exploratório-descritiva, cuja análise dos dados foi de base qualitativa e quantitativa, dispôs de um corpus de trinta artigos acadêmicos experimentais, aqueles que objetivam a análise de dados de qualquer natureza (BERNARDINO, 2007), distribuídos em seis periódicos da área de Nutrição e Saúde, indexados no banco de dados WebQualis da CAPES. Para a compreensão da cultura disciplinar, contamos, ainda, com a colaboração de professores pesquisadores da área de Nutrição, mostrando-nos suas percepções acerca da produção dos gêneros acadêmicos. A partir da análise da cultura disciplinar da área de Nutrição, percebemos que, nessa área, a construção do conhecimento é muito dinâmica e que o artigo acadêmico é a principal fonte de aquisição e divulgação do saber. No que se refere à configuração retórica dos artigos, evidenciamos que nessa área não há uma unidade retórica voltada especificamente para a revisão de literatura, embora essa função retórica se faça presente nas unidades de Introdução e de Discussão. Na unidade retórica de Introdução, os autores apresentam, de forma clara e concisa, o tema, os problemas e os objetivos da pesquisa. Na unidade retórica de Metodologia, há um detalhamento cuidadoso de todos os caminhos percorridos na pesquisa. Na unidade de Resultados, há a apresentação dos principais resultados alcançados no estudo, geralmente, expressos por meio de gráficos e tabelas autoexplicativos. Na Discussão, são retomados os resultados mais relevantes e discutidos à luz da literatura vigente. Nessa unidade, os autores apresentam, ainda, as implicações que o estudo poderá trazer para o conhecimento na área. A unidade de Conclusão, quando destacada, caracterizou-se por apresentar os principais resultados e mostrar as implicações práticas da pesquisa. Na unidade retórica de Referências, são listadas as principais fontes citadas no decorrer do texto, conforme a ordem de aparição, seguindo o modelo Vancouver, ao contrário do padrão alfabético estabelecido pela ABNT. Conforme os dados apresentados, verificamos que a cultura disciplinar da área de Nutrição aproxima-se das descrições retóricas propostas por Nwogu (1997) e Costa (2015) para a área de Medicina, fazendo-nos inferir a existência de uma uniformidade na configuração sociorretórica de artigos experimentais da grande área da Saúde.</span></font>

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.323
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.003
Open science0.0020.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.003

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.

Opus teacher head0.013
GPT teacher head0.269
Teacher spread0.257 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2019
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