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Enregistrement W1707234384 · doi:10.11606/t.6.2011.tde-29112011-162408

Redes acadêmicas para pesquisa e capacitação em meio ambiente e desenvolvimento sustentável

2011· dissertation· pt· W1707234384 sur OpenAlexfundno aff
Sonia Maria Viggiani Coutinho

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Languept
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Sustainability and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitut Alam Sekitar dan Pembangunan, Universiti Kebangsaan MalaysiaFederal Emergency Management AgencyOrganisation de Coopération et de Développement ÉconomiquesUniversidade Federal da ParaíbaGlobal Development NetworkInter-American Institute for Global Change ResearchMinistério da EducaçãoOverseas Development InstituteFundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do SulFundação de Amparo à Pesquisa do Estado da BahiaFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas GeraisFundação de Apoio ao Desenvolvimento do Ensino, Ciência e Tecnologia do Estado de Mato Grosso do SulFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorUniversidade de São PauloFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Mato GrossoMinistério do Meio AmbienteFinanciadora de Estudos e ProjetosFundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de JaneiroUniversidade Federal de Santa CatarinaConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoFundação de Amparo à Pesquisa e Inovação do Estado de Santa CatarinaMinisterio de Economía y CompetitividadFundação Oswaldo CruzUnited States Agency for International DevelopmentInternational Development Research CentreCYTED Ciencia y Tecnología para el DesarrolloUniversidade de Brasília
Mots-clésEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

\n A Agenda 21 Global atenta para o importante papel da academia enquanto produtora do conhecimento científico sugere, entre seus objetivos, o aumento do número de programas interdisciplinares de pesquisa e a expansão de redes de informação científica e tecnológicas regionais e mundiais. Assim, em um mundo extremamente globalizado a estruturação de grupos de pesquisa e redes torna-se necessária, surgindo como um espaço institucional, tendo como objetivos o ensino e a pesquisa para o aprofundamento das ciências, fortalecendo a ligação entre a academia e a sociedade. O Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq), que é uma agência de fomento à pesquisa Científica e Tecnológica e à formação de recursos humanos do Ministério da Ciência e Tecnologia (MCT), acreditando no espaço que os grupos de pesquisa ocupam no país, desenvolveu, a partir de 1992, um Diretório dos Grupos de Pesquisa existentes no Brasil. Alguns destes grupos de pesquisa possuem, embora não formalmente, modelo de rede, abrangendo várias instituições de pesquisa ou pesquisadores voltados para um objetivo comum. Este cenário enseja a reflexão acerca da importância de avaliar o potencial destes grupos cadastrados no DGP/CNPq em influenciar na formulação e implementação de políticas públicas ambientais. Para isso foi utilizada pesquisa exploratória que envolveu revisão bibliográfica, lições aprendidas pela prática empírica da autora na coordenação da rede SIADES e um aprofundamento da investigação tendo por objeto os grupos de pesquisa cadastrados no DGP/CNPq. Entre os resultados permite-se afirmar que foi possível, a partir da literatura e da pesquisa com os grupos, identificar-se fatores chave para fortalecimento de influência em políticas públicas. Entre esses se destacam, de forma positiva, avanços no fortalecimento da discussão política, interação entre os membros dos grupos e abordagens mais interdisciplinares. Porém, os grupos ainda possuem dificuldades na utilização de ferramentas de comunicação mais eficientes para o trabalho em rede e para atingir o formulador de políticas públicas; no acesso a fundos de financiamento das agências de fomento e nos critérios para se integrar os grupos\n

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,255
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0440,009

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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