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Enregistrement W4200391700 · doi:10.5380/8sds2021.art28

PEGADA NAS ESCOLAS

2021· article· pt· W4200391700 sur OpenAlexaff
Juliana Ramos Fernandes, Juliana Corrêa da Costa, Nathália Passos de Menezes, Beany Guimarães Monteiro

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation Pedagogy and Practices
Établissements canadiensNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article will present the extension project Footprint in Schools: a transdisciplinary action of non-formal education aimed at students from sixth to ninth grade of public schools in Rio de Janeiro, developed by LabDIS (Laboratory of Design, Innovation and Sustainability) of the Federal University of Rio de Janeiro (UFRJ).The main objective of Footprint is to develop solutions for everyday school life, around six themes: food, garbage, transport, energy, consumption and water.The methodology is organized in the following steps: Project Triggering at school and definition of the topic to be addressed, Problematization, which studies the defined topic and contextualizes it according to the school reality, Footprint Calculation, which calculates the impact of the topic in the context of study, Search for Existing Initiatives, which conducts the search for solutions to the theme in other contexts and the final stages od Development of the solution for the school, Evaluation, Adjustment, Implementation and Project Closure.This article will address the remote implementation of the project during the COVID-19 pandemic and the main results achieved in the 2019/2021 edition.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge 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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,364
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1280,004

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 Opus0,126
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,326 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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