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Record W7120828031

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2021· dissertation· pt· W7120828031 on OpenAlexaboutno aff
Roberta Cristina Ninin

Bibliographic record

VenueDigital Library of Theses and Dissertations (Universidade de São Paulo) · 2021
Typedissertation
Languagept
FieldArts and Humanities
TopicArts and Performance Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)CuritibaLimitingOrder (exchange)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Esta tese traz os resultados da pesquisa sobre metodologias de formação do mediador teatral e suas implicações na formação do futuro professor de teatro, a partir de projetos de formação de público voltados para a educação básica, propostos pela Secretaria Municipal de Cultura de São Paulo (2004); pela disciplina Projeto de Investigação em Teatro Educação do curso de Licenciatura em Teatro da Universidade Estadual do Paraná (UNESPAR), em Curitiba (2015 a 2017); e pela disciplina Mediação Teatral do curso de Licenciatura em Teatro da Université du Québec à Montréal (UQAM), em Montreal (2018). O estudo concentra-se nas atividades e nos jogos de mediação antes, durante e depois da ida ao teatro, criados e instruídos pelos licenciandos, sob o acompanhamento de orientadores docentes, nos diferentes períodos, registrados em relatórios, fichas pedagógicas e cadernos de espetáculos. A mediação teatral, compreendida como abordagem de ensino do teatro, contemplando o ato do apreciar, valoriza o estudante e o professor como espectadores da cena contemporânea, exigindo uma práxis do mediador em diálogo com a realidade do público e dos projetos culturais da cidade em que atua. Para tanto, aborda-se a conceituação teórica sobre os termos basilares de um projeto de mediação teatral, entre eles: artista, arte, público, mediador e educação estética. Ao percorrer cada proposta pedagógica pelas trajetórias de licenciandos em teatro, afirma-se o lugar da universidade como campo promissor para os processos da mediação e formação do mediador teatral. Da mesma forma, evidencia-se a necessidade de parcerias em políticas públicas de cultura e educação para a realização dos projetos. As principais referências práticas e teóricas dessa pesquisa são baseadas nos escritos de Desgranges (2003, 2008, 2010), Wendell (2011, 2013, 2017), Oliveira (2011), Camargo (2017), Camargo e Stecz (2019), Serrão (2006), Pupo (2011, 2015a, 2015b).

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.598
Threshold uncertainty score0.000

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.007
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0070.005
Open science0.0020.004
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.4020.218

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 head0.014
GPT teacher head0.219
Teacher spread0.204 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

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Citations0
Published2021
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