Images of a city under construction: networks of the photographic archive of Olympic Rio s urban transformations
Bibliographic record
Abstract
A presente tese de doutorado tem como objeto de estudo as fotografias das recentes reformas no Rio de Janeiro para os Jogos Olímpicos de 2016, produzidas pelo fotógrafo Cesar Barreto para o site oficial Cidade Olímpica, vinculado à Prefeitura do Rio. Com câmeras analógicas de grande formato, Barreto registrou paisagens da cidade antes e durante as obras, produzindo um vasto acervo iconográfico do processo, entre 2011 e 2013. Apesar do contrato do fotógrafo estar previsto para seguir até 2016, ele foi interrompido em 2013 e as fotos excluídas integralmente do site em 2015. ¬O objetivo principal da tese é problematizar essas imagens enquanto arquivos oficiais das transformações urbanas, analisando suas diversas camadas de materialidade e sentido, que envolvem contextos histórico-culturais, convenções visuais, usos, funções e discursos. A metodologia do trabalho se inspira na Teoria Ator-Rede, proposta por Bruno Latour, através da qual se busca evidenciar as redes de relações que envolvem os atores (humanos e objetos) presentes na produção e circulação dessas fotografias. O trabalho circula pelos seguintes temas: fotografia, cidade, paisagem, memória e arquivo
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.002 |
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".