A IDENTIDADE ESPORTIVA DOS ATLETAS COM DEFICIÊNCIA: UM ESTUDO DA COBERTURA FOTOGRÁFICA NO INSTAGRAM DO COMITÊ PARALÍMPICO BRASILEIRO
Bibliographic record
Abstract
O discurso midiático-esportivo pode exercer um papel fundamental no processo de estigmatização ou desestigmatização das pessoas com deficiência na sociedade. Neste sentido, a questão norteadora deste estudo foi: de que maneira os enquadramentos fotográficos das postagens do CPB no instagram, que retrataram os atletas com deficiência durante os Jogos Parapan-americanos de 2015, contribuíram para uma representação esportivizada dos mesmos? Para a realização desta pesquisa, recolhemos todas as postagens feitas no instagram do CPB do dia 31 de julho ao dia 15 de agosto de 2015, período que contemplou a realização dos Jogos Parapan-americanos de Toronto. Para o corpus de análise selecionamos 93 imagens que retratavam os atletas com deficiência. As imagens foram organizadas e analisadas a partir de quatro categorias pré-definidas: 1) a visibilidade da deficiência; 2) o espaço ocupado pelos atletas; 3) a postura dos atletas; e 4) a indumentária dos atletas. Constatamos, ao final deste estudo, que a cobertura fotográfica do CPB em seu perfil do instagram contribuiu parcialmente para uma visão esportivizada dos atletas com deficiência, evidenciando uma tendência em enfatizá-los ocultando as suas deficiências, mostrando-os em posições passivas e sem os seus uniformes de competição. Indicamos, portanto, que as instituições esportivas e midiáticas mostrem os atletas com deficiência sem ocultar ou mitificar suas identidades corporais, sem criar uma identidade virtual ou uma segunda realidade sobre os mesmos.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
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".