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Enregistrement W4382626670 · doi:10.1590/1984-0411.87138-t

(De)Valuation of teachers in Brazilian basic education: the naturalization of precariousness promoted by teacher awards

2023· article· en· W4382626670 sur OpenAlexaboutno aff
Renata Cecília Estormovski, Rosimar Serena Siqueira Esquinsani

Notice bibliographique

RevueEducar em Revista · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation Pedagogy and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCONTESTMeritocracyValuation (finance)NaturalizationPerceptionPedagogySociologyWork (physics)PsychologyPolitical sciencePublic relationsLawBusinessEngineeringCitizenshipAccounting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The research investigates the concept of teacher success disseminated by the Educador Nota 10 awards, discussing the implications of their perception of success for the recognition of the work performed by this occupational category. Using authors such as Dardot and Laval and Montaño, the study is based on a content analysis of the summaries published by the contest about the winning projects in ten editions, and discusses the conceptions promoted by it to reward teachers and, thus, impose its criteria for recognition. This is a qualitative, documentary study, which identifies entrepreneurism, competition, and meritocracy as concepts that define success in the awards. The dissemination of these elements by the awards contributes to the assimilation of precariousness in teaching work by promoting the perception that the teacher could individually overcome difficulties and achieve their goals, waiving their rights and having their recognition limited to individual and temporary rewards.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,448
Score d'incertitude au seuil0,608

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,366 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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