Notice bibliographique
Résumé
Este ensaio procurou evidenciar o quadro de enfrentamento pelo qual passou a escola pública italiana frente ao avanço da COVID-19 nos países europeus. A Itália caracterizou-se como um dos países mais afetados pela COVID-19 e as escolas foram fechadas com pouca orientação do Ministério da Educação, cabendo, inicialmente, aos professores tomar iniciativa para o cumprimento do programa escolar. Posteriormente, houve a intervenção governamental que propôs a Didatica a Distanza (DAD) como forma de Ensino à Distância (EAD), contudo, revelou-se como um método classista e com acesso limitado para as crianças com deficiência. Houve, como reação da sociedade, o surgimento do movimento “Prioridade à Escola” que defendia a escola presencial enquanto o movimento sindical enfatizava o problema da segurança das escolas. Em março de 2021 a escola já se mostrava em nova fase de fechamento, quando assumiu o novo governo de Mario Draghi que, apesar de receber verbas do Fundo de Recuperação europeu, não conseguiu evidenciar progresso no quadro anterior. A COVID-19 destacou na Itália os problemas da escola pública massacrada por 20 anos de reformas neoliberais e corporativas que renderam cortes indiscriminados no seu orçamento. Conclui-se que dificilmente as questões estruturais da escola serão tratadas de maneira diferenciada pelo governo Draghi.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,177 | 0,049 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».