feat: carregamento automático da análise do Scanner ao abrir a aba

- carregamento automático da análise do Scanner ao abrir a aba Refinar
- simplificada a aba Editar vídeo para exibir análises disponíveis sem carregamento manual
- movida a visualização do tipo de vídeo para a guia Projeto com leitura do banco

Resumo:
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- 0 removidos

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Arquivos:
  - .jhonny/analises.db
  - code/cep-plugin/abas/projeto/projeto.js
  - code/cep-plugin/index.html
  - code/cep-plugin/main.js
  - code/engine/integracoes/audio/__init__.py
  - code/engine/integracoes/audio/modelos_de_analise_musical.py
  - code/engine/integracoes/audio/provider_de_analise_musical_essentia.py
  - code/engine/testes/test_analisador_de_musica_essentia.py
  - code/engine/consultar_edicao_concluida.py
  - code/engine/integracoes/audio/classificador_de_musica_essentia.py

code/cep-plugin/abas/projeto/projeto.js

@@ -71,9 +71,51 @@ function projetoSelecionarSequencia() {
   });
   document.getElementById("btnProjetoContinuar").disabled = false;
   document.getElementById("btnProjetoSalvar").disabled = false;
+  projetoCarregarTipoDeVideo();
   document.getElementById("projetoInfo").textContent = "A sequência foi carregada. Selecione as faixas e clipes que participarão do plano.";
 }
 
+function projetoCarregarTipoDeVideo() {
+  var select = document.getElementById("projetoTipoVideoSelect");
+  var info = document.getElementById("projetoTipoVideoInfo");
+  select.disabled = true;
+  runStreamed(SCANNER_PYTHON_BIN, [CONSULTAR_EDICAO_SCRIPT, projetoAtual.id, "--banco", ANALISES_DB_PATH],
+    function () {},
+    function (codigo, ultimoErro, ultimaSaida) {
+      if (codigo !== 0) { info.textContent = ultimoErro || "Nenhum tipo de vídeo salvo para esta sequência."; return; }
+      try {
+        var edicao = JSON.parse(ultimaSaida).edicao;
+        var tipos = tiposVideoLer().filter(function (item) { return item.ativo !== false; });
+        var tipo = tipos.filter(function (item) { return item.id === edicao.tipo_de_video; })[0];
+        select.innerHTML = "";
+        tipos.forEach(function (item) {
+          var opcao = document.createElement("option");
+          opcao.value = item.id;
+          opcao.textContent = item.nome;
+          select.appendChild(opcao);
+        });
+        if (!tipo) {
+          var tipoDesconhecido = document.createElement("option");
+          tipoDesconhecido.value = edicao.tipo_de_video;
+          tipoDesconhecido.textContent = edicao.tipo_de_video;
+          select.appendChild(tipoDesconhecido);
+        }
+        select.value = edicao.tipo_de_video;
+        select.disabled = false;
+        silenceState.tipoVideoId = edicao.tipo_de_video;
+        silenceState.tipoVideo = tipo || null;
+        info.textContent = "Tipo carregado da edição concluída mais recente.";
+      } catch (erro) { info.textContent = "Não foi possível interpretar o tipo salvo: " + erro.message; }
+    });
+}
+
+function projetoSelecionarTipoVideo() {
+  var tipo = tiposVideoLer().filter(function (item) { return item.id === document.getElementById("projetoTipoVideoSelect").value; })[0] || null;
+  silenceState.tipoVideoId = tipo ? tipo.id : null;
+  silenceState.tipoVideo = tipo;
+  document.getElementById("projetoTipoVideoInfo").textContent = tipo ? tipo.nome + " · disponível para a edição." : "Nenhum tipo selecionado.";
+}
+
 function projetoSalvar() {
   if (!projetoAtual) return;
   var faixas = Array.prototype.slice.call(document.querySelectorAll("[data-projeto-faixa]:checked")).map(function (item) { return item.getAttribute("data-projeto-faixa"); });

code/cep-plugin/index.html

@@ -111,6 +111,11 @@
           <div><dt>Faixas</dt><dd id="projetoTotalFaixas">—</dd></div>
           <div><dt>Clipes</dt><dd id="projetoTotalClipes">—</dd></div>
         </dl>
+        <label class="field-label" for="projetoTipoVideoSelect">Tipo de vídeo</label>
+        <select id="projetoTipoVideoSelect" class="select-field" onchange="projetoSelecionarTipoVideo()" disabled>
+          <option value="">Carregando tipo de vídeo…</option>
+        </select>
+        <p class="field-help" id="projetoTipoVideoInfo">O tipo definido na edição concluída será carregado do banco.</p>
         <h3>Faixas e clipes utilizados</h3>
         <div id="projetoFaixas" class="scanner-track-list"></div>
         <div class="button-row">
@@ -123,20 +128,19 @@
     <!-- ============================= EDITAR VÍDEO ============================= -->
     <div class="tab-panel" id="tabSilence" role="tabpanel" aria-labelledby="tabBtnSilence" hidden>
 
-      <p class="tab-intro">A edição usa a análise já concluída pelo Scanner. Selecione o tipo de vídeo e conclua para salvar a configuração no banco.</p>
+      <p class="tab-intro">Os dados analisados e o tipo de vídeo definidos no Projeto já estão disponíveis para esta edição.</p>
 
       <section class="card scanner-analysis-card" id="scannerAnalysisCard">
         <div class="card-head"><h2>Análise do Scanner</h2><span class="step-chip" id="scannerAnalysisStatus">Não carregada</span></div>
-        <p class="field-help" id="scannerAnalysisInfo">Carregue a análise mais recente do Scanner antes de concluir a edição.</p>
+        <p class="field-help" id="scannerAnalysisInfo">A análise mais recente da sequência será carregada automaticamente.</p>
         <ul class="scanner-analysis-checks" id="scannerAnalysisChecks" aria-label="Componentes carregados da análise">
           <li id="scannerCheckTranscription" data-state="pending"><span class="check-dot" aria-hidden="true"></span><span>Transcrição</span><em>Aguardando</em></li>
           <li id="scannerCheckDiarization" data-state="pending"><span class="check-dot" aria-hidden="true"></span><span>Detecção de falantes</span><em>Aguardando</em></li>
           <li id="scannerCheckVoiceFeatures" data-state="pending"><span class="check-dot" aria-hidden="true"></span><span>Métrica de voz</span><em>Aguardando</em></li>
         </ul>
-        <button id="btnLoadScannerAnalysis" class="button button-primary" onclick="silenceLoadScannerAnalysis()" type="button">Carregar análise do Scanner</button>
       </section>
 
-      <section class="step" id="step1" data-state="locked">
+      <section class="step" id="step1" data-state="locked" hidden>
         <div class="step-head">
           <span class="step-number" aria-hidden="true">1</span>
           <div class="step-title">
@@ -297,7 +301,7 @@
         <div class="card-head"><h2>Falantes da análise</h2><span class="step-chip" id="refinarStatus">Aguardando análise</span></div>
         <p class="field-help" id="refinarInfo">Carregue a análise mais recente do Scanner para consultar os falantes detectados.</p>
         <div class="refinar-actions">
-          <button id="btnRefinarLoad" class="button button-primary" onclick="refinarCarregarAnalise()" type="button">Carregar análise do Scanner</button>
+          <button id="btnRefinarLoad" class="button button-ghost" onclick="refinarCarregarAnalise()" type="button">Recarregar análise do Scanner</button>
           <button id="btnRefinarStopAudio" class="button" onclick="stopSpeakerAudio()" type="button">Parar preview</button>
         </div>
       </section>

code/cep-plugin/main.js

@@ -950,6 +950,7 @@ var ANALISE_PREVIEW_SCRIPT = "/Volumes/Merongo/SISTEMAS/GENIAL SISTEMAS/Jhonny/c
 var REGISTRAR_EDICAO_SCRIPT = "/Volumes/Merongo/SISTEMAS/GENIAL SISTEMAS/Jhonny/code/engine/registrar_edicao.py";
 var CARREGAR_PLANO_SCRIPT = "/Volumes/Merongo/SISTEMAS/GENIAL SISTEMAS/Jhonny/code/engine/carregar_plano_de_edicao.py";
 var REGISTRAR_PROJETO_SCRIPT = "/Volumes/Merongo/SISTEMAS/GENIAL SISTEMAS/Jhonny/code/engine/registrar_projeto_de_edicao.py";
+var CONSULTAR_EDICAO_SCRIPT = "/Volumes/Merongo/SISTEMAS/GENIAL SISTEMAS/Jhonny/code/engine/consultar_edicao_concluida.py";
 var planoEditorialIdCarregado = null;
 var retakesCasoAtual = null;
 var retakesGrupos = [];
@@ -2415,10 +2416,16 @@ function silenceLoadScannerAnalysis() {
 
 function refinarAoAbrir() {
   var info = document.getElementById("refinarInfo");
-  if (!info || !silenceState.sequenceId) return;
+  if (!info) return;
+  if (!silenceState.sequenceId || !silenceState.transcriptPath) {
+    silenceLoadScannerAnalysis();
+    return;
+  }
   info.textContent = silenceState.sequenceName + " · " + (silenceState.speakers.length
     ? silenceState.speakers.length + " falante(s) carregado(s)."
     : "Nenhum falante carregado.");
+  var botao = document.getElementById("btnRefinarLoad");
+  if (botao) botao.textContent = "Recarregar análise do Scanner";
 }
 
 function refinarCarregarAnalise() {

code/engine/consultar_edicao_concluida.py

@@ -0,0 +1,56 @@
+"""Consulta a configuração editorial concluída mais recente de um vídeo."""
+
+from __future__ import annotations
+
+import argparse
+import json
+from pathlib import Path
+import sqlite3
+import sys
+
+CAMINHO_DO_CODIGO = Path(__file__).resolve().parent.parent
+if str(CAMINHO_DO_CODIGO) not in sys.path:
+    sys.path.insert(0, str(CAMINHO_DO_CODIGO))
+
+from engine.persistencia.conexao import abrir_banco
+
+
+def consultar(caminho_do_banco: Path, video_id: str) -> dict[str, object] | None:
+    """Retorna a edição mais recente sem alterar o banco."""
+    conexao = abrir_banco(caminho_do_banco)
+    try:
+        linha = conexao.execute(
+            """SELECT id, video_id, sequencia, tipo_de_video, configuracao, concluida_em
+               FROM edicoes_de_video WHERE video_id = ?
+               ORDER BY concluida_em DESC, id DESC LIMIT 1""", (video_id,),
+        ).fetchone()
+        if linha is None:
+            return None
+        return {
+            "id": linha["id"], "video_id": linha["video_id"],
+            "sequencia": linha["sequencia"], "tipo_de_video": linha["tipo_de_video"],
+            "configuracao": json.loads(linha["configuracao"]),
+            "concluida_em": linha["concluida_em"],
+        }
+    finally:
+        conexao.close()
+
+
+def principal() -> None:
+    """Executa a consulta pela linha de comando."""
+    parser = argparse.ArgumentParser()
+    parser.add_argument("video_id")
+    parser.add_argument("--banco", type=Path, default=Path(".jhonny/analises.db"))
+    opcoes = parser.parse_args()
+    try:
+        edicao = consultar(opcoes.banco, opcoes.video_id)
+        if edicao is None:
+            raise ValueError("Nenhuma edição concluída encontrada para este vídeo.")
+        print(json.dumps({"ok": True, "edicao": edicao}, ensure_ascii=False))
+    except (OSError, ValueError, sqlite3.Error, json.JSONDecodeError) as erro:
+        print(json.dumps({"ok": False, "erro": str(erro)}, ensure_ascii=False))
+        raise SystemExit(1) from erro
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    principal()

code/engine/integracoes/audio/__init__.py

@@ -1,11 +1,14 @@
 """Integrações locais para análise de áudio e música."""
 
 from .analisador_de_metricas_de_voz import AnalisadorDeMetricasDeVoz
-from .modelos_de_analise_musical import ResultadoDaAnaliseMusical
+from .classificador_de_musica_essentia import ClassificadorDeMusicaEssentia
+from .modelos_de_analise_musical import PontuacaoDeEtiqueta, ResultadoDaAnaliseMusical
 from .provider_de_analise_musical_essentia import AnalisadorDeMusicaInstrumentalEssentia
 
 __all__ = [
     "AnalisadorDeMetricasDeVoz",
+    "ClassificadorDeMusicaEssentia",
+    "PontuacaoDeEtiqueta",
     "AnalisadorDeMusicaInstrumentalEssentia",
     "ResultadoDaAnaliseMusical",
 ]

code/engine/integracoes/audio/classificador_de_musica_essentia.py

@@ -0,0 +1,135 @@
+"""
+Classificação semântica de música por modelos oficiais do Essentia.
+
+Este módulo carrega os pesos de gênero e humor, extrai um embedding de áudio
+uma única vez e aplica os classificadores sobre esse embedding. Os arquivos
+dos modelos ficam fora do repositório e são informados por configuração.
+"""
+
+import json
+from pathlib import Path
+from typing import Any
+
+from .modelos_de_analise_musical import PontuacaoDeEtiqueta
+
+
+class ClassificadorDeMusicaEssentia:
+    """
+    Classifica gênero e humor diretamente do sinal de áudio.
+
+    A classe não lê tags do arquivo, não produz texto narrativo e não
+    persiste resultados. Ela depende dos pesos ``.pb`` e metadados ``.json``
+    oficiais do Essentia, recebidos por caminho.
+    """
+
+    NOME_DO_MODELO_DE_EMBEDDING = "discogs-effnet-bs64-1.pb"
+    NOME_DO_MODELO_DE_GENERO = "genre_discogs400-discogs-effnet-1.pb"
+    NOME_DOS_METADADOS_DE_GENERO = "genre_discogs400-discogs-effnet-1.json"
+    NOME_DO_MODELO_DE_HUMOR = "mtg_jamendo_moodtheme-discogs-effnet-1.pb"
+    NOME_DOS_METADADOS_DE_HUMOR = "mtg_jamendo_moodtheme-discogs-effnet-1.json"
+
+    def __init__(self, diretorio_dos_modelos: str | Path) -> None:
+        """Inicializa o classificador com o diretório dos pesos locais."""
+        self._diretorio_dos_modelos = Path(diretorio_dos_modelos).expanduser().resolve()
+        self._modelos_carregados: tuple[Any, Any, Any] | None = None
+        self._classes_por_tarefa: dict[str, tuple[str, ...]] | None = None
+
+    def classificar(
+        self, arquivo: str | Path,
+    ) -> tuple[tuple[PontuacaoDeEtiqueta, ...], tuple[PontuacaoDeEtiqueta, ...]]:
+        """
+        Classifica o gênero e o humor diretamente do conteúdo do arquivo.
+
+        Parâmetros:
+            arquivo: Caminho de áudio que será lido pelo Essentia.
+
+        Retorna:
+            Tupla com pontuações de gênero e de humor, em ordem decrescente.
+
+        Pode gerar:
+            FileNotFoundError: quando o arquivo não existir.
+            RuntimeError: quando Essentia ou algum modelo não estiver disponível.
+        """
+        caminho = Path(arquivo).expanduser().resolve(strict=False)
+        if not caminho.is_file():
+            raise FileNotFoundError(f"Arquivo de áudio não encontrado: {caminho}")
+        try:
+            from essentia.standard import (
+                MonoLoader,
+                TensorflowPredict2D,
+                TensorflowPredictEffnetDiscogs,
+            )
+        except ImportError as erro:
+            raise RuntimeError(
+                "A classificação musical precisa do suporte TensorFlow do Essentia."
+            ) from erro
+
+        modelo_de_embedding, modelo_de_genero, modelo_de_humor = self._obter_modelos(
+            TensorflowPredictEffnetDiscogs, TensorflowPredict2D,
+        )
+        audio = MonoLoader(filename=str(caminho), sampleRate=16000, resampleQuality=4)()
+        embedding = modelo_de_embedding(audio)
+        previsao_de_genero = modelo_de_genero(embedding)
+        previsao_de_humor = modelo_de_humor(embedding)
+        return (
+            self._converter_pontuacoes(previsao_de_genero, "genero"),
+            self._converter_pontuacoes(previsao_de_humor, "humor"),
+        )
+
+    def _obter_modelos(self, classe_de_embedding: Any, classe_de_classificacao: Any):
+        if self._modelos_carregados is not None:
+            return self._modelos_carregados
+        caminhos = {
+            "embedding": self._diretorio_dos_modelos / self.NOME_DO_MODELO_DE_EMBEDDING,
+            "genero": self._diretorio_dos_modelos / self.NOME_DO_MODELO_DE_GENERO,
+            "humor": self._diretorio_dos_modelos / self.NOME_DO_MODELO_DE_HUMOR,
+        }
+        ausentes = [str(caminho) for caminho in caminhos.values() if not caminho.is_file()]
+        if ausentes:
+            raise RuntimeError("Modelos Essentia ausentes: " + ", ".join(ausentes))
+        self._modelos_carregados = (
+            classe_de_embedding(
+                graphFilename=str(caminhos["embedding"]), output="PartitionedCall:1",
+            ),
+            classe_de_classificacao(
+                graphFilename=str(caminhos["genero"]),
+                input="serving_default_model_Placeholder", output="PartitionedCall:0",
+            ),
+            classe_de_classificacao(graphFilename=str(caminhos["humor"])),
+        )
+        self._classes_por_tarefa = {
+            "genero": self._carregar_classes(self.NOME_DOS_METADADOS_DE_GENERO),
+            "humor": self._carregar_classes(self.NOME_DOS_METADADOS_DE_HUMOR),
+        }
+        return self._modelos_carregados
+
+    def _carregar_classes(self, nome_do_arquivo: str) -> tuple[str, ...]:
+        caminho = self._diretorio_dos_modelos / nome_do_arquivo
+        if not caminho.is_file():
+            raise RuntimeError(f"Metadados Essentia ausentes: {caminho}")
+        try:
+            dados = json.loads(caminho.read_text(encoding="utf-8"))
+            classes = dados["classes"]
+        except (OSError, json.JSONDecodeError, KeyError, TypeError) as erro:
+            raise RuntimeError(f"Metadados Essentia inválidos: {caminho}") from erro
+        if not isinstance(classes, list) or not all(isinstance(item, str) for item in classes):
+            raise RuntimeError(f"Lista de classes Essentia inválida: {caminho}")
+        return tuple(classes)
+
+    def _converter_pontuacoes(self, previsoes: Any, tarefa: str) -> tuple[PontuacaoDeEtiqueta, ...]:
+        import numpy as np
+
+        if self._classes_por_tarefa is None:
+            raise RuntimeError("As classes dos modelos ainda não foram carregadas.")
+        valores = np.asarray(previsoes).mean(axis=0).tolist()
+        classes = self._classes_por_tarefa[tarefa]
+        if len(valores) != len(classes):
+            raise RuntimeError(
+                f"Quantidade de previsões incompatível para {tarefa}: "
+                f"{len(valores)} valores e {len(classes)} classes."
+            )
+        pontuacoes = (
+            PontuacaoDeEtiqueta(etiqueta=etiqueta, confianca=float(valor))
+            for etiqueta, valor in zip(classes, valores)
+        )
+        return tuple(sorted(pontuacoes, key=lambda item: item.confianca, reverse=True))

code/engine/integracoes/audio/modelos_de_analise_musical.py

@@ -10,6 +10,14 @@ from dataclasses import dataclass, field
 from pathlib import Path
 
 
+@dataclass(frozen=True)
+class PontuacaoDeEtiqueta:
+    """Representa uma etiqueta musical e a confiança calculada para ela."""
+
+    etiqueta: str
+    confianca: float
+
+
 @dataclass(frozen=True)
 class ResultadoDaAnaliseMusical:
     """
@@ -31,5 +39,7 @@ class ResultadoDaAnaliseMusical:
     humores: tuple[str, ...] = field(default_factory=tuple)
     instrumentos: tuple[str, ...] = field(default_factory=tuple)
     etiquetas: tuple[str, ...] = field(default_factory=tuple)
+    pontuacoes_de_genero: tuple[PontuacaoDeEtiqueta, ...] = field(default_factory=tuple)
+    pontuacoes_de_humor: tuple[PontuacaoDeEtiqueta, ...] = field(default_factory=tuple)
     provedor: str = "Essentia"
     modelo: str | None = None

code/engine/integracoes/audio/provider_de_analise_musical_essentia.py

@@ -26,10 +26,12 @@ class AnalisadorDeMusicaInstrumentalEssentia:
         self,
         extrator: Callable[[str], tuple[Any, Any]] | None = None,
         nome_do_modelo: str | None = None,
+        classificador: Any | None = None,
     ) -> None:
         """Inicializa o adaptador sem carregar a dependência externa."""
         self._extrator = extrator
         self._nome_do_modelo = nome_do_modelo
+        self._classificador = classificador
 
     def analisar(self, arquivo: str | Path) -> ResultadoDaAnaliseMusical:
         """
@@ -53,7 +55,13 @@ class AnalisadorDeMusicaInstrumentalEssentia:
         dados, _ = self._obter_extrator()(str(caminho))
         if dados is None:
             raise ValueError("O Essentia devolveu uma análise vazia.")
-        return self._converter_resultado(caminho, dados)
+        pontuacoes_de_genero: tuple[Any, ...] = ()
+        pontuacoes_de_humor: tuple[Any, ...] = ()
+        if self._classificador is not None:
+            pontuacoes_de_genero, pontuacoes_de_humor = self._classificador.classificar(caminho)
+        return self._converter_resultado(
+            caminho, dados, pontuacoes_de_genero, pontuacoes_de_humor,
+        )
 
     def _obter_extrator(self) -> Callable[[str], tuple[Any, Any]]:
         if self._extrator is not None:
@@ -69,7 +77,11 @@ class AnalisadorDeMusicaInstrumentalEssentia:
         return self._extrator
 
     def _converter_resultado(
-        self, caminho: Path, dados: Any,
+        self,
+        caminho: Path,
+        dados: Any,
+        pontuacoes_de_genero: tuple[Any, ...] = (),
+        pontuacoes_de_humor: tuple[Any, ...] = (),
     ) -> ResultadoDaAnaliseMusical:
         return ResultadoDaAnaliseMusical(
             caminho_do_arquivo=caminho,
@@ -79,10 +91,12 @@ class AnalisadorDeMusicaInstrumentalEssentia:
             modo=self._texto(self._buscar(dados, "tonal.key_edma.scale")),
             intensidade=self._numero(self._buscar(dados, "lowlevel.average_loudness")),
             dancabilidade=self._numero(self._buscar(dados, "rhythm.danceability")),
-            generos=self._etiquetas(dados, ("genre", "genres")),
+            generos=tuple(item.etiqueta for item in pontuacoes_de_genero),
-            humores=self._etiquetas(dados, ("mood", "moods")),
+            humores=tuple(item.etiqueta for item in pontuacoes_de_humor),
             instrumentos=self._etiquetas(dados, ("instrument", "instruments")),
             etiquetas=self._etiquetas(dados, ("tags", "semantic")),
+            pontuacoes_de_genero=pontuacoes_de_genero,
+            pontuacoes_de_humor=pontuacoes_de_humor,
             modelo=self._nome_do_modelo,
         )
 

code/engine/testes/test_analisador_de_musica_essentia.py

@@ -3,6 +3,7 @@ import unittest
 from pathlib import Path
 
 from engine.integracoes.audio import AnalisadorDeMusicaInstrumentalEssentia
+from engine.integracoes.audio import PontuacaoDeEtiqueta
 
 
 class TesteAnalisadorDeMusicaInstrumentalEssentia(unittest.TestCase):
@@ -54,3 +55,25 @@ class TesteAnalisadorDeMusicaInstrumentalEssentia(unittest.TestCase):
         self.assertEqual(resultado.duracao_em_segundos, 10.0)
         self.assertEqual(resultado.batidas_por_minuto, 110.0)
         self.assertEqual(resultado.tonalidade, "D")
+
+    def test_incorpora_classificacoes_do_audio_ao_resultado(self):
+        classificador = type("Classificador", (), {
+            "classificar": lambda self, _arquivo: (
+                (PontuacaoDeEtiqueta("Jazz-Funk", 0.8),),
+                (PontuacaoDeEtiqueta("energética", 0.7),),
+            ),
+        })()
+
+        def extrator(_caminho: str):
+            return {"rhythm.bpm": 100.0}, {}
+
+        with tempfile.TemporaryDirectory() as pasta:
+            arquivo = Path(pasta) / "instrumental.wav"
+            arquivo.write_bytes(b"audio")
+            resultado = AnalisadorDeMusicaInstrumentalEssentia(
+                extrator, classificador=classificador,
+            ).analisar(arquivo)
+
+        self.assertEqual(resultado.generos, ("Jazz-Funk",))
+        self.assertEqual(resultado.humores, ("energética",))
+        self.assertEqual(resultado.pontuacoes_de_genero[0].confianca, 0.8)