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Do Salto Triplo ao Grand Jeté: A Dança na Perspectiva de Artigos Científicos em Educação Física.Brasil, Marcela Botelho 31 January 2013 (has links)
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Mestrado_de_Marcela_Botelho_Brasil.pdf: 823654 bytes, checksum: 7fa9030b213eaf0583c216af1e0a3ba2 (MD5) / FAPESB / Este trabalho pretende estabelecer um diálogo entre as áreas de conhecimento da
Dança e da Educação Física partindo da análise de artigos científicos publicados em
revistas do campo de conhecimento da Educação Física. Com este intuito, foram
eleitas as três mais representativas revistas da área que tratam sobre a temática da
dança: a Revista Brasileira de Ciências do Esporte (RBCE), a Revista Motrivivência
e a Revista Pensar a Prática. Os artigos elencados para análise abrangem todas as
publicações no período de 1979 a 2008, e foram selecionados por apresentar sua
temática diretamente relacionada à dança, num total de 40 publicações. Dialogando
também com as teorias contemporâneas de Katz, Greiner, Damásio e outros
autores, é questionada se a apropriação da dança como conteúdo da Educação
Física elucida as suas peculiaridades, assim como, discute-se a autonomia
acadêmica da dança. Identificando a abordagem qualitativa como a mais adequada
forma de alcançar os objetivos do estudo proposto, as técnicas de pesquisa
utilizadas como instrumento de coleta de dados serão as pesquisas bibliográfica e
documental, e o tratamento dos dados se fará por análise de conteúdos, utilizandose
da conceituação para conhecimento discursivo, intuitivo e tácito, encontrada em
Vieira (2006). Buscando conectar estas formas de conhecimento aos diversos
contextos revelados na produção científica de educação física que utilizou a dança
como tema central, espera-se fragilizar as hierarquias que possam persistir na
relação entre esses dois saberes, de forma a contribuir para afirmação e
consolidação da Dança como área de conhecimento específico e autonomia
acadêmica. / Programa de Pós Graduação em Dança - Escola de Dança
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[en] SUMARIZATION OF HEALTH SCIENCE PAPERS IN PORTUGUESE / [pt] SUMARIZAÇÃO DE ARTIGOS CIENTÍFICOS EM PORTUGUÊS NO DOMÍNIO DA SAÚDEDAYSON NYWTON C R DO NASCIMENTO 30 October 2023 (has links)
[pt] Neste trabalho, apresentamos um estudo sobre o fine-tuning de um LLM
(Modelo de Linguagem Amplo ou Large Language Model) pré-treinado para a
sumarização abstrativa de textos longos em português. Para isso, construímos
um corpus contendo uma coleção de 7.450 artigos científicos na área de Ciências
da Saúde em português. Utilizamos esse corpus para o fine-tuning do modelo
BERT pré-treinado para o português brasileiro (BERTimbau). Em condições
semelhantes, também treinamos um segundo modelo baseado em Memória
de Longo Prazo e Recorrência (LSTM) do zero, para fins de comparação.
Nossa avaliação mostrou que o modelo ajustado obteve pontuações ROUGE
mais altas, superando o modelo baseado em LSTM em 30 pontos no F1-score.
O fine-tuning do modelo pré-treinado também se destaca em uma avaliação
qualitativa feita por avaliadores a ponto de gerar a percepção de que os resumos
gerados poderiam ter sido criados por humanos em uma coleção de documentos
específicos do domínio das Ciências da Saúde. / [en] In this work, we present a study on the fine-tuning of a pre-trained Large
Language Model for abstractive summarization of long texts in Portuguese. To
do so, we built a corpus gathering a collection of 7,450 public Health Sciences
papers in Portuguese. We fine-tuned a pre-trained BERT model for Brazilian
Portuguese (the BERTimbau) with this corpus. In a similar condition, we also
trained a second model based on Long Short-Term Memory (LSTM) from
scratch for comparison purposes. Our evaluation showed that the fine-tuned
model achieved higher ROUGE scores, outperforming the LSTM based by 30
points for F1-score. The fine-tuning of the pre-trained model also stands out in
a qualitative evaluation performed by assessors, to the point of generating the
perception that the generated summaries could have been created by humans
in a specific collection of documents in the Health Sciences domain.
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