Este artigo discute como Lima Barreto construiu uma política dos sentidos, isto é, de que forma refletiu sobre o tema do corpo no espaço no romance Numa e a Ninfa, embora outros manuscritos do autor sejam mobilizados para a articulação do tema. Os relatos que o carioca produziu acerca do espaço parlamentar permitem entender como a corporeidade de uma época – o Rio de Janeiro da Primeira República – ganha visibilidades e dizibilidades em sua fortuna. Desse modo, este artigo pontua que a crítica política barretiana, geralmente situada pelos pesquisadores de sua obra na discussão sobre ética e no empenho dos edis com a coisa pública, permite refletir sobre o teatro de emoções e gestualidades dos governantes. O olhar e a expressividade oral dos congressistas são avaliados neste artigo como forma de conferir o funcionamento dessa política dos sentidos, intencionada nas narrativas de Barreto a respeito dos corpos de homens e mulheres no e pelo espaço. Como resultado, avaliou-se que o estudo da expressividade desenvolvido por Barreto, além de ser uma maneira de ver o mundo, traduz percepções de que o corpo é um produto da cultura modulável pelo espaço.
This research aims to compare the classical thin-layer models, stepwise fit regression method (SRG) and artificial neural networks (ANN) in the modelling of drying kinetics of shrimp shell and crab exoskeleton. Thus, drying curves were obtained using a convective dryer (3.0 m/s) at temperatures of 30.45 and 60 o C. The results showed a decreasing tendency for the drying time as the temperature increased for both materials. Drying curves modelling of both materials showed fitted results with R 2 adj>0.998 and MRE<13.128% for some thin-layer models. On the other hand, by SRG a simple model could be obtained as a function of time and temperature, with the greatest accuracy being found in the modelling of experimental data of crab exoskeleton, with MRE<10.149%. Finally, the ANNs were employed successfully in the modelling of drying kinetics, showing high prediction quality with the trained recurrent ANN models.
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