Memória e cidade sensível: Fortaleza e Rio em comentários no Facebook
Bibliographic record
Abstract
Esta dissertação busca investigar imaginários sobre memória social nas redes sociais on-line. Para tanto, analisam-se comentários deixados nas fan pages (páginas de fãs) Fortaleza Nobre , de Fortaleza, e O Rio de Janeiro Que Não vivi , do Rio de Janeiro, no site de rede social Facebook. O trabalho parte da hipótese de que os comentadores experimentam uma experiência com a cidade sensível ao curtir , comentar e compartilhar imagens antigas na sociabilidade, entendida como expressão comunicativa, observada nas duas comunidades virtuais. O principal objetivo da pesquisa é descobrir o que dão a ler os textos deixados em postagens públicas, no que diz respeito a espacialidades, temporalidades e sensorialidades evocadas pela cidade habitada e pela cidade perpassada pelo imaginário. Para tal abordagem, utiliza-se como metodologia de pesquisa a etnografia em meios digitais aliada às contribuições teóricas da hermenêutica, a partir da abordagem ricoeuriana de texto . Tendo em vista o caráter histórico e transdisciplinar do objeto, verdadeiros rastros escritos, a pesquisa tem como referenciais teóricos textos da Escola de Toronto, da História Cultural, da Geografia Cultural e da antropologia. Também serão caras à análise contribuições da sociologia do imaginário, dos estudos em memória social e a perspectiva de pesquisadores brasileiros que problematizam as relações entre comunicação e o sensível. A pesquisa aponta para a ocorrência do devaneio na web como expressão desse contato com a cidade sensível. Os comentários falam de uma valorização da experiência vivida e de construções arquetípicas sobre o espaço e o tempo condutoras de relações sacralizadas e monumentais com a memória e com as fotografias
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 0.022 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".