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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)
Submitted by Diana Alves (ppgdancaufba.adm@gmail.com) on 2013-01-25T14:20:35Z No. of bitstreams: 1 Mestrado_de_Marcela_Botelho_Brasil.pdf: 823654 bytes, checksum: 7fa9030b213eaf0583c216af1e0a3ba2 (MD5) / Approved for entry into archive by Maria Alice Ribeiro(malice@ufba.br) on 2013-01-31T16:51:33Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Mestrado_de_Marcela_Botelho_Brasil.pdf: 823654 bytes, checksum: 7fa9030b213eaf0583c216af1e0a3ba2 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-01-31T16:51:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 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 SAÚDE

DAYSON 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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